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    基于改進關(guān)鍵幀選擇的ORB-SLAM2 算法

    2023-02-09 08:35:18張洪于源卓邱曉天
    關(guān)鍵詞:關(guān)鍵幀劣質(zhì)移動機器人

    張洪,于源卓,邱曉天

    (1. 江南大學(xué) 機械工程學(xué)院,無錫 214122; 2. 江蘇省食品先進制造裝備技術(shù)重點實驗室,無錫 214122)

    近年來,移動機器人逐漸走進社會為人們的生產(chǎn)生活提供便利[1-2]。在這種情況下,機器人的控制與路徑規(guī)劃顯得尤為重要[3-4]。控制與路徑規(guī)劃需要定位與建圖作為前提,因此,將機器視覺與同時定位與建圖相結(jié)合(V-SLAM)[5-7]成為了機器人領(lǐng)域研究的熱點[8]。相比于采用雷達的二維SLAM,V-SLAM 通過機器視覺獲取三維信息,對物體空間的幾何外形進行描述,對于機器人在未知領(lǐng)域的導(dǎo)航有著重要意義[9]。隨著國內(nèi)外學(xué)者的逐漸深入研究,V-SLAM 先后出現(xiàn)了LSD-SLAM、RGB-D SLAM、ORB-SLAM 及語義SLAM。

    TUM[10-11]計算機視覺組采用了直接法的方式,通過灰度圖的強度對相鄰的2 幀進行匹配成功,實現(xiàn)大規(guī)模環(huán)境下的定位與建圖。Endres 等[12]使用深度相機獲取視覺信息,完成了RGB-D SLAM 算法,以提高建圖魯棒性。Mur-Artal 等[13]提出了經(jīng)典的ORB-SLAM 算法,在跟蹤、建圖、重定位及閉環(huán)檢測的過程中,全程采用ORB 特征完成,使其具有較好的實時性;隨后,為解決ORB-SLAM 所用相機單一且精度低的問題,又提出了ORB-SLAM2[14],該算法采用光速平差法進行優(yōu)化使定位更加精確,并提出了一種輕量級的定位模式,使其能夠更加有效地重用地圖。Liu 等[15]對物體語義信息進行了總結(jié),語義SLAM[16-17]也逐漸出現(xiàn)在人們的視野中,借用物體的語義信息,成功提高了SLAM 的人機交互能力,提高了算法精度。

    相比于其他SLAM 算法,ORB-SLAM2 算法具有高效的實時性、相機使用的多樣性及良好的精度,深受國內(nèi)外研究學(xué)者的喜愛。關(guān)鍵幀作為決定ORB-SLAM2 算法精度的重要因素,廣大學(xué)者針對其進行了大量創(chuàng)新優(yōu)化,以提升算法性能。Yang 等[18]提出基于地圖元素和關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)庫的離線地圖構(gòu)建算法,通過對關(guān)鍵幀與地圖元素在線儲存離線構(gòu)圖的方式提高建圖精度。Xie 等[19]提出重復(fù)運動檢測方法改進關(guān)鍵幀選擇算法,剔除冗余關(guān)鍵幀以提高整個系統(tǒng)的實時性能及定位精度。Cui 等[20]在ORB-SLAM2 算法的基礎(chǔ)上使用圖像強度而非特征點匹配關(guān)鍵幀,提出了Direct-ORB-SLAM,該方法避免了計算冗余,使系統(tǒng)在效率與準(zhǔn)確度上均有提高。綜上所述,國內(nèi)外針對ORB-SLAM2 關(guān)鍵幀的研究已取得大量成果,但不難發(fā)現(xiàn):①在跟蹤定位的過程中,跟蹤失敗情況經(jīng)常發(fā)生,嚴(yán)重影響定位效果;②雖然對算法進行了優(yōu)化,但精度不高,誤差較大的問題依然存在。

    基于此,本文首先采用ORB-SLAM2 算法對幀間相對位姿進行估計;其次在原有算法模型的基礎(chǔ)上,增加旋轉(zhuǎn)與平移量作為判定依據(jù),決定是否插入新關(guān)鍵幀,解決了跟蹤定位易失敗的問題,并提高了定位精度;然后設(shè)計了劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法,避免了因移動機器人所安裝的相機與機器人機身產(chǎn)生相對運動而導(dǎo)致劣質(zhì)關(guān)鍵幀生成的問題;最后通過RGB-D 數(shù)據(jù)集與移動機器人開展了實驗驗證。

    1 ORB-SLAM2 算法

    經(jīng)典的V-SLAM 算法框架主要通過視覺傳感器讀取數(shù)據(jù),完成前端視覺里程計,通過后端進行非線性優(yōu)化,回環(huán)檢測再次對整體地圖進行優(yōu)化更新,以完成地圖的構(gòu)建。而ORB-SLAM2 算法將經(jīng)典的V-SLAM 算法劃分為3 個線程:Tracking、Local Mapping、Loop Closing,并通過System 總線程完成對移動機器人的定位與建圖。

    Tracking 線程主要包含相機定位、關(guān)鍵幀選取與插入、ORB 特征點提取及相機位姿估計。ORBSLAM2 算法采用了ORB 特征點:由FAST 角點與角點位置的BRIEF 描述子組成,這種特征點有著較快的計算速率及較高的精度,其采用opencv 庫中的BruteForceMatcher 結(jié)合漢明距離進行匹配,采用隨機采樣一致性算法(RANSAC)減少誤匹配對,抑制噪聲,剔除外點。

    同時,ORB-SLAM2 之所以能夠擁有較好的實時性,是因為在跟蹤線程運行的過程中,不對相機傳來的所有幀進行處理,而是如圖1 所示根據(jù)關(guān)鍵幀生成規(guī)則生成關(guān)鍵幀,僅對選取的關(guān)鍵幀進行處理,減少處理的幀數(shù),節(jié)約運算資源,保證系統(tǒng)的實時性。

    圖1 關(guān)鍵幀選取示意圖Fig. 1 Schematic of key frame selection

    2 關(guān)鍵幀選擇算法

    2.1 常用關(guān)鍵幀選擇算法

    常用的關(guān)鍵幀選擇算法首先要保證當(dāng)前幀的內(nèi)點數(shù)超過設(shè)定的最小閾值,并且重疊度不高,既保證關(guān)鍵幀跟蹤的指令,同時又避免引入過多的信息冗余。上述條件符合時,線程開始對下述條件進行判定,當(dāng)有一條判定成功時,插入關(guān)鍵幀。

    1) 為避免通過幀數(shù)過多造成跟蹤丟失,在距離上次關(guān)鍵幀插入過去MAX 幀(預(yù)設(shè)的最大值)時,插入關(guān)鍵幀。

    2) 為防止圖像重疊度過高,在距離上次插入關(guān)鍵幀至少過去MIN 幀(預(yù)設(shè)的最小值)且局部建圖線程處于空閑狀態(tài)時,插入關(guān)鍵幀。

    3) 局部建圖線程處理能力有限,在該線程中需要保持關(guān)鍵幀隊列的關(guān)鍵幀不超過3 個。

    但是由于此關(guān)鍵幀篩選條件只與線程中通過幀的數(shù)量有關(guān),當(dāng)機器人在轉(zhuǎn)彎或者移動速度過快的情況下,就會導(dǎo)致關(guān)鍵幀信息采集不足,漏掉重要信息,導(dǎo)致軌跡造成較大偏差,甚至跟蹤中斷。針對這一問題,本文新增幀間相對運動量作為關(guān)鍵幀選擇條件,并設(shè)計劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法,以提高跟蹤定位精度。

    2.2 改進關(guān)鍵幀選擇算法

    2.2.1 關(guān)鍵幀的選擇

    為提高定位精度,本文增加幀間相對運動量作為關(guān)鍵幀選擇條件之一。幀間相對運動量表示幀與幀之間的相對運動程度,主要由2 部分組成,分別是旋轉(zhuǎn)和平移,其中將旋轉(zhuǎn)作為主要變化量,平移作為次要變化量,計算方式如下:

    通過視覺里程計得到相匹配的特征點,計算2 組點的質(zhì)心位置p'和p,計算每個點的去質(zhì)心坐標(biāo):

    對式(3)進行化簡,去除與R無關(guān)項,實際優(yōu)化函數(shù)化簡為

    式中:E為奇異值組成的對角矩陣,對角線元素從大到小排列;U、V為對角矩陣。

    當(dāng)W為滿秩時,即可根據(jù)式(6)計算得出R:

    通過計算出的R計算平移向量t:

    式中:R表示當(dāng)前幀與最新關(guān)鍵幀之間的幀間旋轉(zhuǎn)矩陣;t表示二者之間的平移向量。

    通過R和t求出D,并在ORB-SLAM2 系統(tǒng)中為其設(shè)定閾值Dk:

    式中: α為位移與轉(zhuǎn)角的平衡權(quán)值系數(shù),取值大小隨轉(zhuǎn)角增大呈指數(shù)形式增加。由于本文算法在原有以幀數(shù)為判定依據(jù)的關(guān)鍵幀選擇算法基礎(chǔ)上增加了轉(zhuǎn)角作為主要變化量,轉(zhuǎn)角所采用的平衡權(quán)值系數(shù),在存在角度轉(zhuǎn)變時遠大于位置移動的平衡權(quán)值系數(shù),采用式(9)的計算公式進行計算,設(shè)ω=min(2π-‖R‖,‖R‖),取值范圍為0°~90°(當(dāng)旋轉(zhuǎn)角度大于90°時,將徹底失去視角,無法特征點匹配):

    對計算所得相對運動量與其閾值進行比較:當(dāng)D≥Dk時, Framekey=Framecur, FrameRef=Framecur; 當(dāng)D

    當(dāng)判定通過后,將當(dāng)前幀設(shè)為關(guān)鍵幀,同時更新參考關(guān)鍵幀,再次計算當(dāng)前幀與新關(guān)鍵幀之間的相對運動量,算法流程如圖2 所示。圖中:Tracking線程中存在成員變量指針mCurrentFrame,指向當(dāng)前幀成員變量,其中包括圖像、深度信息、相對位姿等信息。

    圖2 關(guān)鍵幀選擇算法流程Fig. 2 Flowchart of key frame selection algorithm

    步驟 1 判斷插入關(guān)鍵幀的前置條件是否滿足:系統(tǒng)不處于定位模式且不在全局閉環(huán)的條件下,同時距離上一次重定位的距離較遠,內(nèi)點數(shù)必須超過設(shè)定的最小閾值,保證關(guān)鍵幀跟蹤質(zhì)量。

    步驟 2 在原有關(guān)鍵幀篩選條件的基礎(chǔ)上,增加了幀間相對運動量作為篩選條件之一,System 主線程中將Tracking 線程中的第1 幀作為初始關(guān)鍵幀,根據(jù)式(8)計算出當(dāng)前幀與關(guān)鍵幀的幀間相對運動量D。

    步驟 3 對幀間相對運動量進行比較。如果當(dāng)前幀的相對運動大于或等于一定的閾值,說明相機相對于之前跟蹤定位的位置有了較大的相對運動,相機的視角發(fā)生了較大改變,此時不生成新的關(guān)鍵幀進行定位,極有可能在跟蹤定位時產(chǎn)生誤差,甚至因檢測不到地圖點造成跟蹤中斷。

    因此,當(dāng)相對運動較大時,添加關(guān)鍵幀可以有效改善這種情況。當(dāng)關(guān)鍵幀生成后,用新產(chǎn)生的關(guān)鍵幀作為參考關(guān)鍵幀繼續(xù)計算下一幀的相對位姿,直到整個系統(tǒng)循環(huán)結(jié)束。

    2.2.2 劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除

    本文自主設(shè)計研發(fā)的移動機器人,在運行過程中與機械臂共用相機,因此地面輪胎的打滑及機器人移動過程中的震動,會導(dǎo)致相機與機器人本身發(fā)生相對運動從而改變相機的視角,產(chǎn)生誤拍攝,此時所得關(guān)鍵幀會對跟蹤定位產(chǎn)生誤導(dǎo),從而使定位精度降低,本文將其定義為劣質(zhì)關(guān)鍵幀。針對這一問題,本文設(shè)計了劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法,剔除由于誤拍攝造成的劣質(zhì)關(guān)鍵幀,提高跟蹤定位精度。

    在ORB-SLAM2 跟蹤定位線程中,存在冗余關(guān)鍵幀剔除模塊,該模塊只對冗余關(guān)鍵幀進行剔除,并不對精度產(chǎn)生影響,其目的是為了節(jié)約資源,減輕工作線程負(fù)擔(dān)。本文基于冗余關(guān)鍵幀剔除模塊,設(shè)計了劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法,剔除過程如下:

    步驟 1 在關(guān)鍵幀生成時,臨時存儲彩色圖像及時間戳。

    步驟 2 選取相鄰3 關(guān)鍵幀進行ORB 特征匹配,分別保存了2 次相鄰關(guān)鍵幀特征點匹配數(shù)量NUMAdj1、NUMAdj2及一次相隔關(guān)鍵幀匹配數(shù)NUMSep。

    步驟 3若相鄰2 幀的特征點匹配數(shù)量小于相隔2 幀,說明3 幀中的中間幀大概率是由于誤拍攝而產(chǎn)生的關(guān)鍵幀。

    步驟 4激活關(guān)鍵幀剔除函數(shù)對劣質(zhì)關(guān)鍵幀進行剔除,繼續(xù)線程的運行,直到整個線程結(jié)束,釋放內(nèi)存。

    偽代碼如下:

    這種方法區(qū)別于傳統(tǒng)SLAM 算法中只對相鄰2幀的關(guān)鍵幀進行比較,而是采用了比較相鄰3 幀的方法。由于本文所設(shè)計的移動機器人平臺不存在視角突變,算法運行過程中,如果第1 幀和第3 幀差異較小,而第2 幀與兩者之間圖像差異較大,說明第2 幀在拍攝的過程中,因震動或其他原因?qū)е孪鄼C本身與移動機器人之間發(fā)生了相對運動,從而使視角發(fā)生了改變,產(chǎn)生了劣質(zhì)關(guān)鍵幀。

    3 實 驗

    3.1 公開數(shù)據(jù)集實驗

    在Ubuntul 16.04 環(huán)境下進行了公開數(shù)據(jù)集實驗,計算機所用的CPU 為2.0 GHz i7,運行內(nèi)存為4 GB。實驗采用TUM RGB-D Benchmark 數(shù)據(jù)集,選取fr1中的desk、xyz 和room 進行。依次對比了常用關(guān)鍵幀選擇算法、改進關(guān)鍵幀選擇算法(包含劣質(zhì)關(guān)鍵幀)、改進關(guān)鍵幀選擇算法(剔除劣質(zhì)關(guān)鍵幀)的實驗效果。

    3.1.1 ORB-SLAM2 實 時 性 分 析

    SLAM 的實時性是評價其優(yōu)劣程度重要的性能指標(biāo),表1 對各個數(shù)據(jù)集平均跟蹤時間進行了記錄。

    從表1 可知,由于對關(guān)鍵幀選擇算法進行了改進,增加了關(guān)鍵幀選擇的計算量,導(dǎo)致運行時間稍有增加,但由于相對整個系統(tǒng)而言計算并不復(fù)雜,增加時間極少,對系統(tǒng)的實時性并沒有造成影響。

    表1 平均跟蹤時間對比結(jié)果Table 1 Comparison of mean tracking time

    TUM 計算機視覺組數(shù)據(jù)集中包含利用運動視覺捕捉系統(tǒng)記錄的攝像頭在該場景下真實且連續(xù)的軌跡數(shù)據(jù),圖3(a)~圖3(c)分別為3 種算法所得到的估計軌跡與真實軌跡的對比軌跡曲線??梢悦黠@看出:①在圖3(a)的軌跡交叉處有較大視角突變,原有關(guān)鍵幀選擇算法未能檢測到此信息,導(dǎo)致跟蹤失敗,采用線段直接相連的方式進行軌跡估計;而改進后的算法如圖3(b)、圖3(c)所示,跟蹤失敗并未發(fā)生,說明改進算法可以將轉(zhuǎn)彎信息較好地采集,并用于關(guān)鍵幀選擇,有效解決了跟蹤失敗的問題。②圖3(a)中軌跡最右側(cè)轉(zhuǎn)彎后估計軌跡明顯偏離真實值,是由于原有關(guān)鍵幀選擇算法檢測轉(zhuǎn)彎信息出現(xiàn)了滯后,造成較大偏差;改進后的算法增加了相對變化量,縮減了該處的定位誤差。③由于劣質(zhì)關(guān)鍵幀僅在移動機器人實驗中產(chǎn)生,圖3(b)與圖3(c)相差不大。

    圖3 三種關(guān)鍵幀選擇算法運動軌跡對比Fig. 3 Comparison of motion trajectories of three key frame selection algorithms

    對于定位精度,采用絕對軌跡誤差(absolute trajectory error,ATE)進行比較。ATE 越小,精度越高。第i幀的ATE 定義如下:

    3.1.2 ORB-SLAM2 跟蹤定位精度分析

    式中: Δ為真實位置與估計位置之間的誤差;Fi為第i幀的ATE;Qi為真實位姿;Pi為算法估計位姿;S為從估計位姿到真實位姿的相似旋轉(zhuǎn)矩陣。

    將估計軌跡與真實軌跡進行對比,繪制出絕對軌跡誤差曲線,如圖4 所示。圖4(a)為常用關(guān)鍵幀選擇算法所得到的估計軌跡與真實曲線的誤差,圖4(b)為2 種改進關(guān)鍵幀選擇算法后所得到估計軌跡與真實軌跡的誤差,是否添加劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法對誤差結(jié)果并沒有太大影響,說明劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法對數(shù)據(jù)集的定位精度并沒有太大影響。由圖4可以看出,相較于常用關(guān)鍵幀選擇算法,改進后的算法有明顯提高。

    圖4 定位軌跡誤差曲線Fig. 4 Curve of track positioning error

    選取最大絕對軌跡誤差作為評判標(biāo)準(zhǔn),表2 為3 種算法下的最大絕對軌跡誤差。

    由表2 可知:①改進關(guān)鍵幀選擇算法相比于常用關(guān)鍵幀選擇算法,在3 個數(shù)據(jù)集中誤差均明顯降低,最優(yōu)結(jié)果改進后的算法誤差僅為改進前誤差的51.9%;②剔除了劣質(zhì)關(guān)鍵幀的改進算法與包含劣質(zhì)關(guān)鍵幀的選擇算法軌跡誤差相差較小,僅存在合理波動,這是由于以數(shù)據(jù)集作為實驗對象時,數(shù)據(jù)集內(nèi)部并不包含劣質(zhì)關(guān)鍵幀。

    表2 最大絕對軌跡誤差對比Table 2 Maximum absolute trajectory error

    綜上,改進后的關(guān)鍵幀選擇算法在保證實時性的情況下,能夠有效地提高算法估計軌跡精度,同時還能有效避免跟蹤失敗的情況發(fā)生。

    3.1.3 ORB-SLAM2 關(guān)鍵幀數(shù)量分析

    圖5 比較了不同數(shù)據(jù)集下3 種關(guān)鍵幀選擇算法計算的關(guān)鍵幀數(shù)量。顯然,改進后的關(guān)鍵幀選擇算法的關(guān)鍵幀數(shù)量明顯大于改進前,說明改進后的算法選擇了更多的關(guān)鍵幀以提升估計定位精度。

    圖5 數(shù)據(jù)集實驗關(guān)鍵幀數(shù)量比較Fig. 5 Comparison of key frame numbers in dataset experiments

    3.2 移動機器人實驗

    本文自主設(shè)計的移動機器人如圖6 所示,采用大唐工控機新創(chuàng)云i7mini 主機作為平臺的嵌入式主控機,搭配一款15.6 寸觸控屏作為人機交互硬件,并選用奧比中光深度相機作為視覺傳感器為機器人傳送視覺信息數(shù)據(jù)。實驗比較了3 種算法在實時運行過程中的定位精度。

    圖6 移動機器人Fig. 6 Mobile robot

    實驗內(nèi)容主要包括機器人直線運動、轉(zhuǎn)彎運動及回環(huán)運動3 種運動方式。對機器人設(shè)計搭建、相機標(biāo)定等操作后,通過對3 種運動的實際軌跡和ORB-SLAM2 跟蹤估計的定位軌跡進行測量,分別進行了6 次實驗,并取誤差平均值進行比較。圖7為3 種關(guān)鍵幀選擇算法對應(yīng)的回環(huán)運動軌跡對比。由于數(shù)據(jù)為機器人實時輸出,真實軌跡存在差異,并不能在同一坐標(biāo)系內(nèi)進行繪制。

    由圖7 可知:①圖7(b)相比于圖7(a)有一部分路程未能檢出,發(fā)生了跟蹤失敗的情況,在轉(zhuǎn)彎處,明顯因檢測信息滯后而導(dǎo)致估計轉(zhuǎn)角過小增大誤差;②由圖7(c)、(d)軌跡曲線可知,算法未發(fā)生大規(guī)模跟蹤失敗,且轉(zhuǎn)角處定位精度明顯提高;③圖7(e)、(f)為剔除了劣質(zhì)關(guān)鍵幀的改進算法,由于剔除了劣質(zhì)關(guān)鍵幀,圖7(f)的軌跡更接近真實軌跡曲線,抖動明顯減少,在一定程度上提高了定位精度。

    圖7 回環(huán)運動軌跡對比Fig. 7 Comparison of loop trajectories

    表3 為不同關(guān)鍵幀選擇算法所得到的軌跡與真實軌跡平均位置誤差??芍孩侔淤|(zhì)關(guān)鍵幀的改進算法相較于改進前算法,成功提高了定位精度,由于算法改進主要針對轉(zhuǎn)向,直線時誤差減小并不明顯,但轉(zhuǎn)彎與回環(huán)運動時定位精度顯著提高,誤差僅為原誤差的58.1%;②剔除劣質(zhì)關(guān)鍵幀的改進算法軌跡精度與未剔除相比明顯提高,尤其在直行時,誤差為包含劣質(zhì)關(guān)鍵幀算法誤差的82.1%。

    表3 平均位置誤差Table 3 Average position error

    圖8 比較了機器人不同運行方式下的3 種關(guān)鍵幀選擇算法計算的關(guān)鍵幀數(shù)量。顯然,機器人實時運行的過程中,改進后的算法除直線外同樣選擇更多的關(guān)鍵幀以保證算法精度,而直線過程未發(fā)生角度轉(zhuǎn)變,因此關(guān)鍵幀數(shù)量在誤差范圍內(nèi)合理波動;剔除劣質(zhì)關(guān)鍵幀后,關(guān)鍵幀數(shù)量相對減少,在直線過程中最為明顯,所剔除的劣質(zhì)關(guān)鍵幀數(shù)量約達到關(guān)鍵幀總數(shù)的25%;回環(huán)運動的直線行駛路程為直線運動的2 倍,但多次實驗所剔除的劣質(zhì)關(guān)鍵幀數(shù)量均未達到直線運動的2 倍。造成這種現(xiàn)象的原因有3 點:①角度的轉(zhuǎn)變會對劣質(zhì)關(guān)鍵幀的判斷造成干擾;②劣質(zhì)關(guān)鍵幀是否生成與機器人所處環(huán)境的優(yōu)劣特別是路面的平滑度有著極大的關(guān)聯(lián);③實時運行的過程不能嚴(yán)格保證機器人運行軌跡完全相同。

    圖8 移動機器人實驗關(guān)鍵幀數(shù)量比較Fig. 8 Comparison of key frame numbers in mobile robot experiments

    3.3 實驗參數(shù)分析

    實驗過程中應(yīng)對某些參數(shù)進行調(diào)整,參數(shù)調(diào)整不當(dāng)會造成定位錯誤,系統(tǒng)運行資源浪費,甚至使系統(tǒng)崩潰。對于不同的數(shù)據(jù)集,通過計算及多次實驗調(diào)整的方式確定算法所用參數(shù)。

    最大幀間相對位移量Dk是通過計算并進行多次實驗后,依據(jù)算法最小絕對估計誤差確定。Dk越大,表明選取關(guān)鍵幀時通過的相對位移越大,可能導(dǎo)致重要關(guān)鍵幀被忽略而導(dǎo)致精度降低;Dk越小,表明選取時通過的相對位移越小,選取的關(guān)鍵幀就會隨之增多,產(chǎn)生冗余,導(dǎo)致系統(tǒng)實時性降低,對后續(xù)的建圖工作產(chǎn)生較大影響。本文中Dk取轉(zhuǎn)角為45°、位移為0 時計算值,并通過實驗進行微調(diào)。此轉(zhuǎn)角下相鄰2 關(guān)鍵幀在匹配到足夠特征點進行計算的同時,有效防止過多關(guān)鍵幀的產(chǎn)生浪費系統(tǒng)內(nèi)存。在不同的實驗條件下,相機的采樣頻率、機器人的運行速度及環(huán)境的規(guī)模大小均對Dk的最佳值產(chǎn)生影響。一般情況,Dk取30~50 為最佳。

    4 結(jié) 論

    1) 提出了一種改變關(guān)鍵幀選擇判定條件的ORBSLAM2 算法,在原有算法的基礎(chǔ)增加了相對運動量作為選擇依據(jù),有效避免了跟蹤失敗,提高了定位精度。

    2) 提出了一種劣質(zhì)關(guān)鍵幀剔除算法,解決了相機與移動機器人機身之間的相對運動產(chǎn)生的劣質(zhì)關(guān)鍵幀問題。

    3) 通過數(shù)據(jù)集與移動機器人實驗驗證了算法的優(yōu)異性。實驗結(jié)果表明,數(shù)據(jù)集估計定位誤差的最優(yōu)結(jié)果約為改進前算法的51.9%;移動機器人實驗約為改進前的62.9%。剔除劣質(zhì)關(guān)鍵幀后,直線誤差僅為原來的82.1%。

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    低產(chǎn)劣質(zhì)棗園高接改優(yōu)增效技術(shù)
    基于Twincat的移動機器人制孔系統(tǒng)
    劣質(zhì)眼鏡對眼睛的傷害
    基于相關(guān)系數(shù)的道路監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取算法
    基于聚散熵及運動目標(biāo)檢測的監(jiān)控視頻關(guān)鍵幀提取
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