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1 激光与光电子学进展 55,021501(2018) L&OpnPg C2018 «中国激光» 杂志社 点线特征融合的单目视觉里程计 袁梦, 李艾华, 郑勇, 崔智高, 鲍振强 火箭军工程大学作战保障学院, 陕西西安 摘要为了解决地下工程场景下巡逻机器人的定位与建图问题, 提出了一种基于点线特征融合的半直接单目视觉里程计 (SVO) 算法. 本文算法可分为特征提取 状态估计和深度滤波器 3 个线程. 特征提取线程负责图像点 线特征的提取 ; 状态估计线程利用点 线特征不同的匹配与跟踪策略获得相机的 6 自由度位姿, 并通过帧与帧 特征与特征 局部帧之间的约束关系进一步优化相机位姿 ; 而深度滤波器线程通过概率分布的方式刻画三维路标点相对于相机光心的深度信息, 该方式相对于固定深度值的方式能够提高深度估计的稳健性. 本文算法在 E 公开数据集运行的平均定位精度相对于 LSDGSLAM 算法提高了 17.6%, 而在 Tm 公开数据集上运行的平均定位精度相对于 SVO 算法提高了 6.4%. 利用加载摄像头的机器人平台进行测试, 实际运行的定位误差大约为 1.17%, 满足实际需求. 关键词机器视觉 ; 巡逻机器人 ; 自主定位与建图 ; 点 线特征融合 ; 视觉里程计 ; 深度滤波器中图分类号 TP24 文献标识码 A d: /lop PnGLnnn MnVOdmy YnMng LAh ZhngYng CZhg BZhngqng InWSpp RkUnvyEngnng X n Shnx Chn Ab AmGdmnvdmy SVO ghm whpngnnppd vhpbmznndmppngnndgndngnngpb 敭 Thppdghm dvddnxn mnnddph 敭 ThpnGnmgxdnh xnhd 敭 Thmp wh6dgdm bnd whdn mhngnd knggpngn ndhpmzdbyhnnnhpbwnmnd m nd ndm 敭 AndhdphnmnmhGdmnnndmkh mpndbdhghhdphhdwhpbbydbn 敭 Thppd mhdnmpvhbndph mn whphxd dph v 敭 Thvg pnngyhppdghmnby17 敭 6% nhedmpdwhhh LSDGSLAMghm ndnby6 敭 4% nhtm dmpd whhsvo ghm 敭 W dphbm pm ndhpnng b1 敭 17% mh qmn 敭 Kywd dmy dph mhnvn pb nmznnd mppng pngnn v OCISd 150 敭 敭 敭 敭 引言 单目视觉里程计因其视觉信息丰富且运算量相 对较少, 而成为基于视觉的及时定位与建图技术 (VGSLAM) 的重要分支. 实际地下工程场景特征较为稀疏, 基于特征的视觉里程计算法 ( 如 ORBG SLAM [1] ) 无法满足实际需求. 而基于最小像素强度差的直接法能够有效克服特征比较稀少的室内场 收稿日期 :2017G07G09; 收到修改稿日期 :2017G08G10 基金项目 : 国家自然科学基金青年基金 ( ) 作者简介 : 袁梦 (1993 ), 男, 硕士研究生, 主要从事机器视觉 机器人方面的研究.EGm: @qq.m 导师简介 : 李艾华 (1966 ), 男, 博士, 教授, 主要从事机器视觉 机器人方面的研究.EGm:L863@163.m G1

2 55,021501( 2018) 激光与光电子学进展 [] 景以实现 精 准 的 定 位. 等 2 提 出 了 一 种 基 于 特征的半直接单目视觉里程计( SVO)算法, 该算法未采用特征 描 述 子 匹 配,因 此 计 算 速 度 大 大 提升,但匹配相似度 函 数 的 非 凸 性 增 大 了 误 匹 配 的 可能 性.Eng 等 www p n n j 提取 输 入 图 像 的 角 点 和 Cnny 边 缘 特 征. 位 姿估计线程采用光 流 法 进 行 初 始 化,并 利 用 直 接 稀 疏法求解相机位 姿. 根 据 特 征 点 共 视 情 况,对 2 个 关键帧和局部多个 关 键 帧 的 位 姿 进 行 优 化,得 到 更 在 LSDSLAM 的 基 础 上 提 出 [] 了直接稀疏里程 计 ( DSO)4,该 算 法 指 出 利 用 光 度 加准确的位姿估计.深度滤波器线程是用纯高斯概 是对相机的要求大大提升. 而加载到地图中供位姿估计使用.由于单目视觉里 [ 3] 标定建立精细的相 机 成 像 模 型 可 提 高 定 位 精 度,但 本文 从 地 下 工 程 运 用 背 景 出 发,综 合 效 率 和 成 本,提出了一种基于 点 线 特 征 融 合 的 半 直 接 单 目 视 觉里程计算法,有效 提 高 了 地 下 工 程 巡 逻 机 器 人 自 主定位的准确性和稳健性. 率分布来刻画两帧 图 像 之 间 的 三 角 化,从 而 得 到 的 深度值和稳健性更强的三 维( 3D)路 标 的 坐 标 值,进 程计存在着尺度漂 移 的 问 题,可 采 用 计 算 相 似 变 换 进行校正.图 1 为本文算法流程图. 视觉里程计包括前端位姿估计与后端位姿优化. 位姿估计的核心是特征提取与匹配跟踪,同时需要考 虑因单目没有尺度而进行相机初始化 关键帧选择以 2 算法框架描述 及特征丢失时进行重定位.位姿优化主要考虑帧与 半直 接 视 觉 里 程 计 算 法 可 分 为 3 个 线 程:特 征 提取 位姿估计 和 深 度 滤 波 器. 特 征 提 取 线 程 可 以 帧 局部帧之间的位姿优化问题,可采用由深度估计 收敛的 3D 路标点和关键帧的位姿组成的稀疏地图. 图 1 单目视觉里程计算法流程框图 wh mn v dm g敭1 y 点 线特征提 取 效 果 如 图 2 所 示,其 中 红 色 为 线 特 3 位姿估计 征,绿色为点特征. 3 1 特征提取 常用图像特征分为点特征和线特征.点特征能 够有效体现图像中 特 征 明 显 的 区 域,但 是 不 能 很 好 由图 2 可 知,线 特 征 主 要 集 中 在 几 何 特 征 (梯 度)更显著的地方(如 轮 廓 边 角);而 点 提 取 的 区 域 更加广泛,其区域分布不具有明显的特征,并且仍存 描述环境信息;而线 特 征 更 加 侧 重 图 像 中 的 几 何 约 在很多非真正角点,如电脑的轮廓边,这些角点信息 束关系,两者的融合能够更好地描述环境特征信息. 会随着相机角度的变化而容易丢失.点线特征融合 021501 2

3 55,021501(2018) 激光与光电子学进展 图 2 Tm 数据集中点特征 ( 绿色 ) 和线特征 ( 红色 ) 的提取 g 敭 2 xnpn gn ndn d ntmd 的方式具有特征局域明显 特征点数目多和提取速 度快的优点, 有利于提高视觉定位系统的精度 点特征检测 目前, 图像的角点在机器视觉领域得到广泛的 运用. 图像的角点一般包括图像的极值点 线段的 终点和曲线曲率最大的点. 角点检测中比较经典的 算法有 H 角点和 角点, 但是 H 角点 检测算法需要计算图像像素的导数, 从而增加了检 测算法的复杂度, 降低了整个 SLAM 系统的实时 性. 相对而言, 角点检测算法的优势在于运算 速度快. 因此, 采用 角点检测算法作为点特征 检测策略 线特征检测 边缘检测算法分为一阶 二阶算法, 其中 Cnny 算子是最常用的边缘检测算法.Cnny 设计了一种 最优预平滑滤波器, 使得边缘检测能够更好地定位 和检测, 从而提供更加精确的线特征信息. 为此, 采 用 Cnny 算子作为线特征检测方法. 需要注意的 是, 提取到的线特征是一个带梯度信息的点线, 而不 是直线段. 由图 1 可以看出, 特征提取过程会出现 特征聚集的情况. 因此, 采用划分像素区域提取特 征的办法使点 线特征分布更加均匀. 3.2 匹配与检测 匹配环节采用直接法中的特征块匹配方法进行 特征匹配, 其匹配速度快 稳健性较好, 并且加入线 特征可以有效提高特征不明显区域的匹配准确性. 其核心是通过极线搜索找到匹配特征块的粗略区 域 ; 采用的特征块相似度函数 [ 本文采用归一化互相 关 (NCC) 函数 ] 最小以寻找最优的匹配位置. 相似 度函数的非凸性使得特征匹配位置产生误差, 而线 特征的梯度方向可以有效改善特征匹配精度. 跟踪环节采用经典的稀疏直接法来估计 6 自由 度相机位姿. 稀疏直接法是利用深度滤波器估计参 考帧上二维 (2D) 点线特征与对应的 3D 路标的坐标 求解出当前帧的位姿. 其核心是最小化 3D 路标点 在 2 帧之间投影像元的光度强度误差为 而光度误差 为 =I ç Z N mn E( ξ ξ )= 2 2 =, T (1) æ 1 ö KP è ø -I Z =1 1 { DK [ xp(^ξ)p ] },( 2) 式中 I I 分别为当前帧和参考帧的光度值 ;Z Z 分别为空间 3D 点 P 在当前帧和参考帧中的深度 ;K 为相机内参矩阵 ;D 为取前三行的矩阵. 需要注意, P 与李代数 xp(^ξ) 位姿相乘时是齐次坐标的表达. 利用 g 2 [5] 库中的 LvnbgGMqd(LGM) 算法 优化求解 (1) 式, 获得相机的位姿. 对于一些大运动位姿估计, 需要加入金字塔处 理. 对图像进行金字塔分级, 把上一层的位姿估计 结果作为下一层的初始值, 这样可以有效地提高大 运动造成图像模糊情况下的稳健性. 3.3 相机初始化 采用光流法 (LK) 追踪初始微小变化的相机位 姿. 光流法出现误匹配的概率相对较小, 而且相对 于描述子匹配, 其运算速度提升了很多. 实际运用 中, 需要在初始化时相机发生较小的位姿变化, 才能 应用光流法. 初始化过程中, 通过光流法确定参考帧与当前 帧上的点 线特征之间的对应关系之后, 利用对极几 何约束求解当前帧的位姿. 经典的做法有 :1) 利用 本质矩阵分解获得相机位姿 ;2) 利用单应矩阵分解 获得相机位姿. 单应矩阵主要应用于特征点集中在 同一个平面上 ( 如墙面 地面等 ), 常见于无人机携带 俯视相机中. 综合考虑场景为近似平面或者非平 面 低视差与高视差的情况, 提出一种自动切换求解 位姿模型的方法. 根据光流法跟踪前后像素强度差 值的均方差来确定初始化模型, 均方差越小, 说明跟 踪前后的视差较小, 可以近似为平面模型, 则采用单 应矩阵模型, 反之则采用本质矩阵模型. 如图 3 所示, 当 3D 路标点 p 并不处于一个平 面上时, 错误使用单应矩阵模型估计位姿时, 会造成 特征像素点匹配位置误差 ( 如 ), 造成深度估 计不准. 而当场景比较远的时候, 特征像素点匹配 位置误差并不大, 路标点可以近似在一个平面上. 3.4 关键帧选择 选择合适的关键帧有利于减少处理运算量, 如 果关键帧选取过少, 则估计相机位姿中的 3D 路标 G3

4 55,021501(2018) 激光与光电子学进展 图 3 不同初始化模型的误差分析示意图 g 敭 3 Shmny dnnznmd 点到当前帧上的投影点会减少, 使得求解迭代的精 度降低. 在综合考虑平视 俯视与旋转等场景, 设置 基于相机位置变换差异大小和基于相机旋转变换差 异大小的 2 种关键帧选择策略, 相对于依靠投影跟 踪质量来确定关键帧策略 (ORBGSLAM), 能够有效 提高算法在特征稀少场景下的稳健性. 3.5 重定位 特征跟踪丢失的情况下, 重定位环节能够重新 确定相机位姿. 考虑到单目视觉里程计为轻量级, 因此采取将初始化环节的约束条件放宽, 并重新初 始化, 把位姿丢失处的位姿作为初始化的初始位姿. 这种方法虽然会使精度有所降低, 但是可以有效提 高特征丢失后继续定位的能力. 4 位姿优化 由于相机位姿估计图像块的匹配不精确 3D 点 深度估计不准确以及光照变换等, 相机位姿估计不 准确. 针对上述问题, 需要对所估计的相机位姿进 行优化. 位姿优化分为 3 个部分, 即当前帧与参考 帧之间的优化 局部相机位姿优化和全局相机位姿 优化. 4.1 两帧之间的优化 初始化位姿优化 初始化过程中, 相机畸变参数不精确等问题会 使光流法跟踪得到的特征点的位姿存在偏差, 其求 解出来的位姿也存在误差, 为此需要进行初始化位 姿优化. 采用经典的最小化重投影误差模型优化初 始化位姿, 同时考虑核函数能有效抑制外点对优化 结果的影响, 可采用 Hb 误差模型, 其表达式为 n 1 é ξ =gmn ξ 2 Lδ - 1 ù Kxp(^ξ)P 2 2 ë ê =1 û ú, (3) 式中 Lδ( ) 为 Hb 损失函数 ; 为当前帧上的点 线特征 ; 为尺度 ;P 为点线特征对应的 3D 路标 点. 采用 g 2 中的 LGM 算法优化 (3) 式, 获得相机 的优化位姿 点线特征校正 考虑到直接法中块匹配存在误匹配 3D 路标深 度估计不准的情况, 需要对投影的特征点位置进行 优化, 并且参考帧与当前帧之间可能存在旋转, 加入 [6] 仿射变换, 其计算方式在 PTAM 算法中有详细介 绍. 当找到所有可被当前帧观测到的 3D 路标点 后, 将所有 3D 路标点对应帧上的 2D 像素块位置经 仿射变换后投影到当前帧, 通过优化仿射投影到当 前帧的像素块位置 与当前帧上 3D 路标点对应 的像素块位置 ^ 之间的光度差, 求取更加精确的位 姿. 针对点特征的误差模型的表达式为 1 ^ =gmn I(^)-I [ A() ] ^ 2 2 2, 式中 A 为仿射变换函数. (4) 优化最小二乘问题的方式有前向组合算法和后 向组合算法 [7]. 后者是一种反向求导方式, 计算图 像的雅可比式在参考帧图像上进行估计, 而不是在 当前帧上估计. 这些处理方式的优点是只计算一次 雅可比式, 在一定程度上减少计算量. 为此, 可以采 用后向算法求解该误差模型. 采用 Δ 的更新方式进行更新. 为了得 到 Δ, 计算 (3) 式对 Δ 的偏导数, 并将其置为零. Δ=H -1 H = æ ÑI A ö ç è ø { I()-I [ A() ] }, (5) é ÑI A ù ê ú ë û T é ÑI A ù ê ú ë û. ( 6) 此处需要注意区分点 线特征迭代更新的方向 不同. 对于点特征, 分别从 x y 方向同时进行迭代 更新, 而线特征的更新方向则是沿着边的方向进行 迭代. 优化之前,H 是可以提前计算出来, 从而避 免了反复计算 H. 同时, 特征校正过程中, 点 线特 征的位置不再满足对极几何约束, 因此需要对地图 中的 3D 路标点和关键帧进行位姿校正 相机位姿和路标点位置校正 位姿校正是经典的光束法平差过程, 通过上一 步得到的更加精确的投影点位置来优化地图中的 3D 路标点位置和关键帧的位姿进行优化. 通过最 小化投影误差构建误差函数 : G4

5 55,021501(2018) 激光与光电子学进展 1 [Tk,P]=gmn -π(tk,p) Tk,P 2 2, 式中 π 为空间点到二维图像点的映射函数. (7) g 2 库中对于该光束法平差过程有完整的实现. 采用 LGM 算法优化误差函数 (7) 式. 4.2 局部优化与尺度漂移校正 局部优化是视觉里程计中常用于消除累计误差 的方式, 通过优化具有共视关系 ( 共同观测到 3D 路 标点 ) 的关键帧位姿获得局部精确的关键帧位姿, 同 样,g 2 库中有完整实现, 只需要人工加入一些误差 边和节点即可. 单目视觉里程计中, 估计相机位姿存在 7 个自由 度 : 相机的旋转和位移各包括 3 个自由度, 还有 1 个 尺度. 由于单目视觉里程计中的尺度无法获得, 故将 尺度统一为 1. 采用多帧图像恢复深度信息, 会使尺 度发生漂移, 因此需要计算一个从当前帧到地图关键 帧的相似变换 [1], 以消除尺度漂移问题. 5 深度滤波器 深度滤波器的核心是极线搜索和块匹配技术, 如图 4 所示. 通过估计参考图像帧上点线特征所对 应 3D 路标的可能深度范围, 利用极线约束关系确 定出该特征在当前帧上的对应位置范围, 即极线. 在极线上比较像素差异并寻找当前帧上对应的点线 特征位置. 由于特征块相似度的非凸性 ( 如 NCC 函数 ) 使得像素点深度的估计不准确, 采用估计深度 值的分布方式来描述深度值, 而非确定的数值. 深 度估计是一个状态估计问题, 可通过滤波器和基于 最小二乘的非线性优化 2 种思路进行求解. 非线性 优化的效果虽然比滤波器的效果好 [8], 但是计算量 相对较大. 采用滤波器方式估计像素特征点深度, 可以提高算法的实时性. 图 4 深度滤波器示意图 g 敭 4 Shmdph 文献 [9] 考虑到两帧之间深度估计值的倒数存 在最大值 ρ mn 和最小值 ρ mx 的情况, 而这 2 个值并不 一定是关于真实值对称的. 将深度值的倒数刻画成 满足高斯分布 + 均匀分布的概率分布模型, 但是均 匀分布并没有改变深度值满足高斯分布的属性, 只 是增加了对坏点的判断, 这样就使深度滤波器模型 更加复杂. 而采用深度估计值的倒数符合纯高斯分 [10] 布的方法来刻画深度滤波器, 通过提取的点 线 特征匹配光度误差大小检测坏点. 目前, 深度的不确定度的刻画方式有 :1) 几何 不确定度 ;2) 光度不确定度 ;3) 两者的融合. 为了 简便起见, 采用几何不确定度, 认为极线上存在一个 像素大小的误差, 如图 4 所示. 采用概率分布的方 式来描述深度值, 当估计的深度值的不确定度小于 一定阈值时, 则认为该深度值收敛. 工程实践中认 为, 当深度值收敛到一定范围时, 则认为所估计的深 度值较为准确. 6 实验 6.1 线特征与点特征性能比较 为了验证点 线特征的融合方式能够有效提高 特征点匹配跟踪的准确性和稳健性, 设计了 2 个性 能比较实验, 即点 线特征校正和深度估计 点 线特征校正性能比较 为了比较点 线特征校正性能差异, 实验选取同 [11] 样 TUM RGBGD 数据集中的 2_xyz 进行验证. 其实验步骤是 :1) 任意选取相机帧作为实验对象, 选 择时刻 的数据 ;2) 认为设定真实 值像素位置和误差大小, 利用点 线特征校正估计出 像素位置, 得出与真实位置之间的误差, 如表 1 所示. 表 1 点线特征校正性能比较 Tb1 Cmpnnpmn Expmn1 Ln gnmn Pn gnmn pngn Tm nmng/m E/ px 由表 1 可以看出, 线特征校正的方式相对点特 征方式, 不仅耗时少, 而且精度提高. 其主要原因是 线特征的梯度信息使极线搜索更加快捷 准确, 避免 了点特征匹配过程中非线性相似度函数多极点造成 误差的现象. 因此, 特征校正环节可采用点 线特征 融合校正的方式, 以提高像素匹配过程中的精度 G5

6 55,021501( 2018) 激光与光电子学进展 www p n n j 通过实验 2 可 以 看 出,单 纯 的 线 特 征 深 度 估 计 线特征可以提升匹 配 精 度,点 特 征 可 以 提 高 定 位 的 稳健性,不易出现特征丢失的情况. 的收敛数目最少,深度值的平均误差最大,因此性能 6 2 点 线特征深度估计性能比较 由于点 线特征的性能不同,利用深度不确定度 最差.单纯的点特 征 深 度 估 计 的 准 确 性 略 优 于 点 更新迭 代 和 深 度 的 状 态 也 存 在 差 异. 选 取 TUM [ ] RGB D 数据集 11 中的 z数据 集 来 验 证 点 线 提高深度值的估计 准 确 性,但 是 增 加 特 征 数 目 有 利 深度估计 性 能. 实 验 步 骤 为: 1)任 意 选 取 相 邻 20 线特征融合的方式,说 明 线 特 征 的 融 合 并 不 能 有 效 于提高定位算法的稳健性. 帧相机图像,获取第 1 帧 姿 态 和 深 度 值 作 为 参 考 帧 6 2 E 数据集 [ ] E 数据集 12 由无人机挂载 的 VI Sn 记 值的比较如表 2 所示. 和 1 个 大 型 的 工 业 环 境. 图 5 表 示 MH _01 和 MH_02数据集 运 行 过 程 中 的 效 果 图. 该 数 据 集 的 初始化深度滤波器; 2)将剩余相机图片作为当前帧 更新深度滤波器中的深度值.估计的深度值与真实 表 2 点线特征深度估计性能比较 Tb 2 Cmp n dp h m np mn p n n Tm Exp mn 2 nm ng/ Dp h m Cnv gn nmb Av g dp hv / m m n 215 33 56 18 25 m n 277 98 286 15 89 n Dp h n p Dp h m n n n p 录的双目图像序列.记录场景包括 2 个不同的房间 真实路径由 L MS50 激光雷达获得,图 5 中红色 线段为 Cnny 线 特 征,绿 色 特 征 点 为 点 特 征. 图 6 表示 MH_01 和 MH_02 数 据 集 实 时 运 行 轨 迹 和真实轨迹对比效果图.采用绝对位移误差的均方 根误差( RMSE)准则评估算法的准确性. 表 3 所示为 不 同 算 法 的 对 比 结 果,其 中 SVO LSDSLAM 运 行 结 果 由 文 献 [ 9]提 供. 可 以 看 出, _ ) 本文算法( mn 的定位精度在 4 个数据集上都要 优于 LSD SLAM,平均提升了17 6.前2 个数据集 上的运行效果 都 要 略 优 于 SVO,但 是 后 3 个 数 据 集 效果则相差较大,主要原因是后 3 个数据集中存在快 速的相机移动,致使本文算法在这些快速移动过程中 347 97 342 16 27 出现了特 征 丢 失 的 情 况.需 要 说 明 的 是, SVO 只 是 部分开源(开源版本基本不能在 EUROC 数据集下运 行),无法明确后几个数据集定位效果好的原因. 图 5 部分 E 数据集实时运行效果.( )MH_01 数据集;( b)mh_02 数据集 mp n np he d 敭 MH_01d b MH_02d g敭5 R 图 6 部分 E 数据集定位效果图.( )MH_01 数据集;( b)mh_02 数据集 n np E d 敭 MH_01d b MH_02d g敭6 L 021501 6

7 55,021501( 2018) 表 3 E 数据集下误差对比实验 Tb 3 E mp nxp mn ne d Exp mn 3 _mn MH_01 MH_02 MH_03 MH_04 V n1_01 www p n n j 激光与光电子学进展 16 21 70 2 71 82 RMSE/m SVO LSDSLAM 17 27 43 36 20 ( n p) 18 56 2 69 2 13 24 6 3 Tm 数据集 [ ] Tm 数 据 集 11 经 常 用 来 评 估 视 觉 里 程 计 算 法.该 数 据 集 由 M K n RGB D 相 机 采 集得到,其相片质量相对于 E 数据集较低,原因 主要是运动扰动 卷 帘 快 门 等. 图 7 8所示分别为 2_d k 和 z数据集运行过程中和实 时 运 行 轨迹与真实轨 迹 对 比 效 果,其 中 红 色 线 段 为 Cnny 线特征,绿色特征点为 点特征. 图 7 部分 Tm 数据集实时运行效果.( ) 2_d k 数据集;( b) z数据集 mp n np htmd 敭 2_d kd b zd g敭7 R 图 8 部分 Tm 数据集定位效果图.( ) 2_d k 数据集;( b) z数据集 n np E d 敭 2_d kd b zd g敭8 L 从表 4 可以看出, LSDSLAM 的定位精度较为 6 4 实际机器人运行效果 为了 验 证 本 文 算 法 的 实 用 性,采 用 实 验 室 搭 建 环节,使得整体 定 位 精 度 得 到 提 升. 本 文 算 法 相 对 的机器人平台进行 验 证 实 验,机 器 人 平 台 如 图 9 所 优异.主要原因 在 于 LSDSLAM 采 用 了 闭 环 检 测 SVO( w hdg ) m dn VO b d RGB DSLAM 算法,在准确性上分别提高了6 4 4 6 16 5. 表 4 Tm 数据集下误差对比实验 示.摄像头采用免 驱 b2 0 摄 像 头 帧 率 为 30 Hz 和卷帘快门.采用 摄 像 头 平 视 进 行 实 验,分 为 室 内 场景(特征相对丰富)和走廊场景(特征相对稀少). Tb 4 E mp nxp mn ntmd Exp mn 4 _mn RMSE/m _ 2 d k z 8 7 4 Sm dn VO 13 5 3 8 LSDSLAM 4 5 SVO ( w hdg ) b drgb DSLAM 9 7 9 5 1 2 6 图 9 机器人平台实物图 5 mp b p m g敭9 Phy 021501 7

8 55,021501(2018) 激光与光电子学进展 为了验证本文算法的准确性, 设计机器人来回一次运行于室内场景中, 中间运行路径不一致, 最终结束的终点与起点大致相同. 室内场景下, 估算可得机器人运行的路程约为 34m. 根据图 10() 比例可以估算出实时估计轨迹起点和终点位置误差约为 0.5m, 而实际终点和起点的误差约为 0.1 m, 最终可得到定位误差约为 1.17%, 能够满足实际机器人定位需求. 图 10 实际机器人运行效果图.() 室内场景 ;(b) 走廊场景 g 敭 10 Rnnngb 敭 Indn b dn 为了验证本文算法的稳健性, 设计机器人运行在室内长走廊场景中, 机器人实际运行路程约为 55m, 走廊宽度为 2.7m. 由图 10(b) 可以看出, 机器人运行轨迹基本在一定范围波动, 根据比例估算可得到左右波动范围在 0.5 m 以内, 符合实际运行的情况. 但是, 当机器人原地发生较大的旋转, 本文算法会进行重定位 : 当环境特征稀少的时候, 本文算法将一直处于重定位状态, 无法进行定位. 后续将针对原地大旋转情况展开研究, 以提高单目视觉里程计定位算法的适用性. 7 结论 针对特征较为稀少的地下工程场景, 提出基于点 线特征融合的半直接单目视觉里程计算法. 本文算法在不同公开数据集下得到验证, 其准确性比目前部分算法高. 在 E 数据集下, 本文算法相对于 LSDGSLAM 算法提升了 17.6%. 在 Tm 数据集下, 本文算法的平均定位精度相对于 SVO (wh dg) mgdn VO Gbd RGBGDSLAM 算法, 在准确性上分别提高了 6.4% 41.6% 16.5%. 从实际机器人运行结果可以看出, 本文算法不仅能在特征丰富的区域实现准确的定位, 误差大约为 1.17%, 而且能在特征较为稀少的区域 ( 长走廊 ) 实现较为准确的视觉定位, 验证了其准 确性和稳健性. 在实际机器人运行过程中, 特征丢失的情况较少, 不仅因为算法框架的保证, 还因为机器人的运动是较为单一和小角度的直线运动. 目前, 单目视觉定位系统走向实际工程运用仍有一定的距离, 实验中也发现大角度的旋转 快速运动等都会出现特征丢失的情况, 需要今后进一步的研究. 参考文献 1 MGAR MnJ M M TdóJD 敭 ORBG SLAM A vnd mnslam ym J 敭 IEEE Tnnn Rb G1163 敭 2 C Pzz M Smzz D 敭 SVO mgd mn v dmy C 敭 2014 IEEE Innn Cnn n Rb nd Amn G22 敭 3 EngJ ShöpT CmD 敭 LSDGSLAM LgG d mn SLAM C 敭 Epn Cnnn Cmp Vn G 849 敭 4 Eng J Kn V Cm D 敭 D p dmyj 敭 IEEETnnnPnAny nd MhnIngn G1 敭 5 KümmR GG 敭 SdH 敭 g 2 A gnmwkgphpmzn C 敭 2011 IEEE Innn Cnn n Rb nd Amn G3613 敭 6 KnG My D 敭 Pkngnd mppng m AR wkp C 敭 h IEEE nd ACM Innn Sympm n Mxd & AgmndRy G234 敭 7 BkS MhwI 敭 LGknd20yn A nyng mwk J 敭 Innn Jn CmpVn G255 敭 8 Cdn C Cn L C H 敭 Smn zn nd mppng Pn nd h bgppn g J 敭 IEEE TnnnRb G27 敭 9 C Zhng Z C Gn M 敭 SVO Smd v dmy mn nd mm ym J 敭 IEEE Tnn n Rb G265 敭 10 CvJ Dvn AJ MnJ M 敭 Invdph pmzn mn SLAM J 敭 IEEE TnnnRb G945 敭 11 Sm J Enghd N End 敭 A bnhmk h vn RGBGD SLAM ym C 敭 2012 IEEE RSJ Innn CnnnIngnRbndSym G580 敭 12 BM NkJ GhP 敭 ThERCm vhhdj 敭 ThInnnJn RbRh G1163 敭 G8

何 秋 琳 张 立 春 视 觉 学 习 研 究 进 展 视 觉 注 意 视 觉 感 知

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