基于图像增强和自适应阈值的语义视觉SLAM系统
来源：计算机集成制造系统杂志2024年第12期北京时间：
作者：王纪武, 万伟鹏, 尚学强, 李子欣
单位：1.北京交通大学机械与电子控制工程学院2.中国航发北京航科发动机控制系统科技有限公司
摘要：视觉SLAM是无人移动系统的重要组成部分。但目前视觉SLAM技术在光照变化、光照不足、光照不均匀等不同光照环境和存在移动物体干扰的环境下,经常会出现定位失效的问题。为了提高视觉SLAM在上述工作环境下的性能,提出一种名为HAYolo-SLAM的视觉SLAM系统。该系统在ORB-SLAM3的基础上进行改进,在特征点提取方法上,使用了基于直方图均衡的图像增强技术和自适应阈值与双阈值结合特征点提取方法。在视觉前端增加了目标检测线程,赋予系统语义信息获取能力用于特征点的剔除和筛选。在不同困难环境下进行实验,结果表明该系统能够满足变光照、弱光照、光照不均环境下的应用要求,能提高动态环境下的定位精度。
关键词：ORB-SLAM算法,特征点提取,动态环境,复杂光照环境,图像增强
基金资助：载人航天领域先期研究资助项目(M18GY300021)。
