一种基于VINS的视觉里程计改进方法
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作者:
作者单位:

1.人工智能四川省重点实验室 宜宾 644000;2.四川轻化工大学自动化与信息工程学院 宜宾 644000

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP391.41

基金项目:

四川省应用基础研究项目(2019YJ00413)资助


An Improved Method of Visual Odometer Based on VINS
Author:
Affiliation:

1.Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province,Yibin 644000,China ; 2.School of Automation and Information Engineering,Sichuan University of Science and Engineering,Yibin 644000,China

Fund Project:

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    摘要:

    同时定位与地图构建(SLAM)是当今机器人领域的主要研究课题之一。针对如何根据图像估计相机位姿问题,提出一种基于VINS的视觉里程计改进方法(ORLK-VINS)。首先,通过双目相机获取图像信息;其次,将图像信息进行直方图均衡化处理,使图像对比度和亮度得到改善;然后,对原图像特征提取算法进行改进,引入ORB算法中带有方向的FAST角点;最后再将提取的特征点进行正反向的LK光流跟踪匹配,保证匹配特征点的精确性。实验表明,经过改进后的视觉里程计相较于主流的VINS-Fusion算法,在某些场景下拥有更好的实时性和定位准确性。

    Abstract:

    Simultaneous localization and mapping (SLAM) is one of the main research topics in the field of robotics. In order to solve the problem of how to estimate the camera pose according to the image, an improved visual odomety method based on VINS (ORLK-VINS) is proposed in this paper. First of all, the image information is obtained by the stereo camera; secondly, the image information is processed by histogram equalization to improve the image contrast and brightness; then, the original image feature extraction algorithm is improved by introducing FAST corners with direction in the ORB algorithm. Finally, the extracted feature points are tracked and matched by forward and reverse LK optical flow to ensure the accuracy of the matching feature points. The experimental results show that the improved visual speedometer has better real-time performance and positioning accuracy in some scenes than the mainstream VINS-Fusion algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李歆,张国良,谢波.一种基于VINS的视觉里程计改进方法[J].国外电子测量技术,2023,42(01):20-27

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  • 在线发布日期: 2024-05-21
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