[发明专利]一种基于GMS特征匹配及滑动窗口位姿图优化的视觉里程计

摘要

本发明属于计算机视觉领域，更具体地，涉及一种基于GMS特征匹配及滑动窗口位姿图优化的RGB‑D视觉里程计。本发明采用GMS(网格运动统计)算法代替现有技术方案中普遍使用的距离阈值+RANSAC(随机样本一致性)算法进行误匹配剔除，在图像间相对运动较大且亮度变化较大时仍然能够筛选出足够数量的正确匹配点对，提高了系统的鲁棒性；本发明采用滑动窗口位姿图优化技术减小位姿估计的累计误差，相较于现有技术方案中通过维护局部地图或设计更复杂的目标函数，具有更高的实时性，同时又可以保证视觉里程计的精确度。

主权项

1.一种基于GMS特征匹配及滑动窗口位姿图优化的RGB‑D视觉里程计，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过RGB‑D相机读取获取第一帧RGB图像作为参考帧，读取第一帧深度图像作为参考帧的深度信息，对参考帧提取特征点并计算ORB特征描述子；S2.读取下一帧RGB图像作为当前帧，读取下一帧深度图像作为当前帧的深度信息，对当前帧进行提取特征点并计算ORB特征描述子；S3.对参考帧与当前帧提取的像素点进行初步的特征匹配；S4.对第二步得到的特征匹配点对通过GMS算法剔除错误匹配；S5.经过步骤S3，可以得到参考帧与当前帧的二维‑二维匹配点对，在这一步里，需要将参考帧中经过步骤S3筛选的特征点利用相机投影模型以及参考帧的深度信息投影到三维空间中，得到特征点的三维空间坐标，由此将二维‑二维匹配点对转换成三维‑二维匹配点对；S6.最小化重投影误差；S7.最小化亮度误差；S8.滑动窗口位姿图优化，选取当前帧及其前面的帧的位姿做为窗口中要进行迭代优化的位姿；S9.将当前帧作为参考帧，当前帧的深度信息作为参考帧的深度信息，返回步骤S2。