计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (2): 576-579.

• 虚拟现实与数字媒体 • 上一篇    下一篇

基于视觉同时定位与地图构建数据关联优化算法

赵亮,陈敏,李洪臣   

  1. 电子科技大学 航空航天学院,成都 611731
  • 收稿日期:2013-07-31 修回日期:2013-11-14 出版日期:2014-02-01 发布日期:2014-03-01
  • 通讯作者: 赵亮
  • 作者简介:赵亮(1987-),男,河南项城人,硕士研究生,主要研究方向:移动机器人同时定位与地图创建、模式识别;陈敏(1974-),男,四川成都人,副研究员,博士,主要研究方向:音频信号处理、智能系统;李洪臣(1987-),男,山东菏泽人,硕士研究生,主要研究方向:数字图像处理、智能机器人控制与应用、嵌入式系统。
  • 基金资助:
    总装预研基金资助项目

Optimized data association algorithm based on visual simultaneous localization and mapping

ZHAO Liang,CHEN Min,LI Hongchen   

  1. School of Aeronautics and Astronautics, University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu Sichuan 611731,China
  • Received:2013-07-31 Revised:2013-11-14 Online:2014-02-01 Published:2014-03-01
  • Contact: ZHAO Liang

摘要: 数据关联的复杂程度随着地图规模的不断扩大而增加是导致机器人同时定位与地图创建(SLAM)实时性差的一个主要原因。在SLAM系统中,主要应用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取自然路标。提出两种方法来改进数据关联的实时性:1)提取感兴趣区域;2)引入当前路标的物理位置信息作预判断。实验结果表明,所提的改进方法是可靠的,改善算法复杂度的效果是显而易见的。

关键词: 同时定位与地图构建, 数据关联, 边缘提取, 区域裁剪, 特征提取

Abstract: The scale of data association increases as the map grows, which is one of the major reasons for the poor real-time performance of robot in the process of Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). In visual SLAM system, SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm was used to extract the natural landmarks. Two improvements were introduced to improve the real-time of data association:firstly,extracted the "interest region"; secondly,took into account the physical location of current landmarks. The experimental results indicate that this kind of improvement method is reliable, and the capability of reducing computational complexity is obvious.

Key words: SLAM, data association , edge extraction, regional cutting, feature extraction

中图分类号: