基于 RGB-D 的快速鲁棒特征匹配定位方法
计算机视觉与模式识别
2015-02-03 v1 机器人学
摘要
本文提出了一种利用 RGB-D 相机在视觉特征地图中进行全局定位的新方法。对于大型地图，纯图像匹配技术的性能在鲁棒性和计算成本方面均会下降。特别是，由于世界中重复结构（例如门口、椅子等）导致的相似特征重复出现，或观测之间关联缺失，给视觉定位带来了严峻挑战。我们采用两步法来应对这些挑战。首先，利用当前相机帧特征与特征地图之间的少量对应关系估计候选位姿；初始对应集通过特征空间中的邻近性建立。其次，利用初始位姿估计指导特征的 3D 空间匹配，即在地图中预期出现图像特征的位置搜索关联。随后使用 RANSAC 算法根据对应关系计算位姿的精细估计。我们的方法在估计精度和抗失败鲁棒性方面均明显优于仅基于特征空间匹配的定位方法，并允许以实时速度（30Hz）进行全局定位。
引用
@article{arxiv.1502.00500,
title = {Fast and Robust Feature Matching for RGB-D Based Localization},
author = {Miguel Heredia and Felix Endres and Wolfram Burgard and Rafael Sanz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.00500},
year = {2015}
}