一種基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法

一種基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法摘要：視覺SLAM算法，即同時定位與建圖算法，是機器人或自主車輛等智能化系統(tǒng)中的重要組成部分。改進詞袋模型是一種基于圖像的特征描述方式，可用于處理圖像之間的相似性、匹配和分類。這篇論文提出了一種基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法，使得該算法在處理相機位姿估計和環(huán)境地圖更新等方面具有更好的精度和實時性。該算法首先對圖像進行特征提取和描述，接著使用改進詞袋模型進行特征編碼和匹配，最終采用基于粒子濾波的方法進行相機位姿估計和地圖更新。實驗結(jié)果表明，該算法在不同環(huán)境下均能夠?qū)崿F(xiàn)高精度地圖建立和相對實時的相機位姿估計。關(guān)鍵詞：視覺SLAM，改進詞袋模型，特征提取，特征描述，相機位姿估計，地圖更新1.緒論SLAM算法是在沒有先驗地圖情況下，利用傳感器采集的數(shù)據(jù)實現(xiàn)同時定位和建圖的技術(shù)。對于機器人定位和導(dǎo)航等領(lǐng)域，SLAM算法已成為研究熱點之一。傳統(tǒng)的SLAM算法主要基于激光雷達傳感器或者視覺傳感器進行地圖建立和相機位姿估計。但是，由于激光雷達傳感器價格昂貴且受到環(huán)境影響大，視覺傳感器逐漸成為SLAM算法領(lǐng)域的主流傳感器。視覺SLAM算法主要分為直接法和特征點法兩種。直接法有著良好的魯棒性和實時性，但是對于大規(guī)模場景，建圖和位姿估計誤差較大。特征點法可以提供更加準確的位姿估計和地圖建立，但是受到光照變化和遮擋的影響比較大。詞袋模型是一種基于局部特征的圖像表示方式，它能夠提供高效的圖像特征處理、分類和匹配等功能。在改進詞袋模型的基礎(chǔ)上，可以更加準確地描述圖像間的相似性和關(guān)系，從而提高視覺SLAM算法的精度和實時性。本文提出了一種基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法，在特征提取和描述之后，運用改進詞袋模型對圖像進行編碼和匹配，最后使用基于粒子濾波的方法完成相機位姿估計和地圖更新。以下是具體內(nèi)容。2.改進詞袋模型傳統(tǒng)的詞袋模型主要包含特征提取、聚類和編碼三個步驟。其中，特征提取是最基礎(chǔ)的步驟，一般采用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法，可以提取出不同尺度、不同方向的穩(wěn)定特征點。接著，聚類算法將這些特征點分為不同的類別，并生成視覺詞典。最后，將每個特征點對應(yīng)到距其最近的視覺詞上，即完成特征編碼。傳統(tǒng)詞袋模型缺點很明顯：它沒有考慮到特征點之間的空間關(guān)系。想象下一個具有“綠樹”和“藍天”兩個特征的圖像，這個圖像和具有“紅花”和“草地”兩個特征的圖像在詞袋模型中會被認為是相似的，因為它們具有相同的“特征詞”。但是，在實際應(yīng)用中，兩個含有相同特征的圖像可能并不自然，因為它們的相對空間位置和幾何結(jié)構(gòu)可能完全不同。因此，改進詞袋模型提供了一種更好的特征編碼方式，可以給每個視覺詞分配一個相對位置。改進詞袋模型主要包含以下三個步驟：（1）特征描述。采用SIFT算法和描述子，提取待匹配圖像的局部特征。（2）視覺詞典生成。通過聚類算法將特征點集合分為不同的視覺詞，通常使用K-means算法。（3）視覺詞編碼。為了提高視覺詞的描述能力，加入了空間信息，即在獨立計算每個特征描述子的出現(xiàn)次數(shù)的基礎(chǔ)上，還要計算其相對位置。改進詞袋模型在編碼階段使用方向信息和空間位置信息來刻畫局部特征，從而提高了相互比較的描述子和對于位姿估計的魯棒性，降低了光照變化和遮擋等干擾因素的影響，提高了特征的表達能力。因此，改進詞袋模型是優(yōu)化視覺SLAM算法的關(guān)鍵。3.基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法本文提出的基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法主要包括以下幾個步驟：特征提取、特征描述、特征編碼、地圖更新、相機位姿估計。（1）特征提?。罕疚闹胁捎昧薙IFT算法提取圖像的不變性特征點。SIFT算法主要分四步：高斯模糊、極值檢測、關(guān)鍵點精確定位和方向分配。（2）特征描述：本文中使用了局部特征描述算法ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）。ORB算法是一種基于FAST特征檢測的本地特征協(xié)方差矩陣算法，它采用了BRIEF描述子的結(jié)合，提供了計算速度和描述能力的權(quán)衡。該算法在旋轉(zhuǎn)不變性、尺度不變性以及較快的速度優(yōu)勢方面表現(xiàn)出色。（3）特征編碼：本文中使用了改進的詞袋模型。通過考慮相對空間位置，在算法中加入相對空間位置的補償形式。對于視覺詞，每個特征點都給定了對該詞貢獻的權(quán)重。最終，針對每一幅圖片，把所有特征點的權(quán)重向量提取出來，得到該幅圖像的特征向量，該向量表示地圖狀態(tài)。而對于觀測值，考慮觀測點和地圖上的某個點之間的相對位置，這被稱為觀察站的位置加權(quán)（PWP）方案。在使用改進詞袋模型進行特征編碼后，將特征點視為觀察值，將關(guān)鍵幀簇作為地圖信息，就可以使用統(tǒng)計方法融合局部觀測數(shù)據(jù)和全局地圖信息。（4）地圖更新：地圖更新是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，將新的觀測數(shù)據(jù)加入原有地圖中，然后應(yīng)用全局優(yōu)化方法，對地圖進行精煉，獲得全局一致的結(jié)果。（5）相機位姿估計：相機位姿估計是視覺SLAM的核心部分，通常使用基于粒子濾波的方法。由于地圖更新后的地圖更加準確，可以通過將觀察點置于新的關(guān)鍵幀上以執(zhí)行自適應(yīng)重采樣來提高粒子分布的覆蓋度。最優(yōu)位姿可以通過對已有粒子的加權(quán)平均值（權(quán)值是每個粒子在所有觀測數(shù)據(jù)上的出現(xiàn)次數(shù)）得到。4.實驗結(jié)果在此基礎(chǔ)上，本文開展了一系列實驗。實驗中采用了TUMRGB-DSLAM數(shù)據(jù)集，其中包含了室內(nèi)和室外不同場景下的RGB和深度圖像，可以用來評估視覺SLAM算法的精度和實時性。對于算法表現(xiàn)，本文采用了RMSE和精度-時間曲線（ATE）作為評價指標。實驗結(jié)果表明，本文提出的基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法可以在不同環(huán)境下實現(xiàn)高精度地圖建立和相對實時的相機姿態(tài)估計。與傳統(tǒng)視覺SLAM算法相比，本文算法具有更好的表現(xiàn)。5.總結(jié)本文提出了一種基于改進詞袋模型的視覺SLAM算法，用于提高相機位姿估計和環(huán)境地圖更新的精度