无关键点描述子的快速 ORB-SLAM
机器人学
2021-12-30 v4 计算几何
摘要
间接法视觉 SLAM 因对环境变化具有鲁棒性而日益受到关注。ORB-SLAM2 \cite{orbslam2} 是该领域的基准方法，然而它耗费大量时间计算描述子，而这些描述子除非某帧被选为关键帧否则不会被复用。为克服这些问题，我们提出 FastORB-SLAM，它轻量且高效，因为在相邻帧间跟踪关键点时无需计算描述子。为此，我们基于稀疏光流提出了一种两阶段由粗到精、与描述子无关的关键点匹配方法。在第一阶段，我们通过一个简单而有效的运动模型预测初始关键点对应关系，随后通过基于金字塔的稀疏光流跟踪稳健地建立对应关系。在第二阶段，我们利用运动平滑性与对极几何约束来精炼对应关系。特别地，我们的方法仅为关键帧计算描述子。我们在 \textit{TUM} 与 \textit{ICL-NUIM} RGB-D 数据集上测试 FastORB-SLAM，并将其精度与效率同九种现有 RGB-D SLAM 方法进行比较。定性与定量结果表明，我们的方法达到了最先进的精度，且速度约为 ORB-SLAM2 的两倍。
引用
@article{arxiv.2008.09870,
title = {Fast ORB-SLAM without Keypoint Descriptors},
author = {Qiang Fu and Hongshan Yu and Xiaolong Wang and Zhengeng Yang and Yong He and Hong Zhang and Ajmal Mian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09870},
year = {2021}
}
备注
This paper has been accepted by Transaction on Image Processing, DOI:10.1109/TIP.2021.3136710