基于Inliers跟踪统计的RGB-D室内定位与地图构建

来源：计算机工程杂志2018年第9期北京时间：

作者：牛小宁,刘宏哲,袁家政,宣寒宇

单位：1.北京联合大学 北京市信息服务工程重点实验室,北京 100101; 2.北京开放大学,北京 100081

摘要：室内移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的前端位姿估计与后端优化容易受运动模糊的干扰。为此,提出一种基于Inliers跟踪统计的室内定位与地图构建算法。对RGB图像进行特征提取和匹配,运用RANSAC算法得到Inliers后,通过对Inliers数量的跟踪与统计剔除受相机 运动影响的模糊图像,然后利用最近邻迭代的非线性优化方法求解相机位姿。在此基础上,通过闭环检测和优化后的全局位姿拼接出运动轨迹和三维稠密点云图。实验结果表明,相对RGB-D SLAM算法,该算法能够有效提高SLAM系统的建图鲁棒性与精度。

关键词：RGB-D相机,同时定位与地图构建,特征匹配,Inliers匹配内点,非线性优化,最近邻迭代算法

基金资助：国家自然科学基金“跨媒体社群图像语义理解”(61372148);国家自然科学基金“面向视频社交网站的视频内容理解与挖掘”(61571045);国家科技支撑项目“多彩贵州文化资源集成与文化旅游综合服务应用示范”(2015BAH55F03)。