一種基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法

一種基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法摘要：視覺(jué)SLAM算法，即同時(shí)定位與建圖算法，是機(jī)器人或自主車輛等智能化系統(tǒng)中的重要組成部分。改進(jìn)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(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法，使得該算法在處理相機(jī)位姿估計(jì)和環(huán)境地圖更新等方面具有更好的精度和實(shí)時(shí)性。該算法首先對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和描述，接著使用改進(jìn)詞袋模型進(jìn)行特征編碼和匹配，最終采用基于粒子濾波的方法進(jìn)行相機(jī)位姿估計(jì)和地圖更新。實(shí)驗(yàn)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(duì)實(shí)時(shí)的相機(jī)位姿估計(jì)。關(guān)鍵詞：視覺(jué)SLAM，改進(jìn)詞袋模型，特征提取，特征描述，相機(jī)位姿估計(jì)，地圖更新1.緒論SLAM算法是在沒(méi)有先驗(yàn)地圖情況下，利用傳感器采集的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)同時(shí)定位和建圖的技術(shù)。對(duì)于機(jī)器人定位和導(dǎo)航等領(lǐng)域，SLAM算法已成為研究熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的SLAM算法主要基于激光雷達(dá)傳感器或者視覺(jué)傳感器進(jìn)行地圖建立和相機(jī)位姿估計(jì)。但是，由于激光雷達(dá)傳感器價(jià)格昂貴且受到環(huán)境影響大，視覺(jué)傳感器逐漸成為SLAM算法領(lǐng)域的主流傳感器。視覺(jué)SLAM算法主要分為直接法和特征點(diǎn)法兩種。直接法有著良好的魯棒性和實(shí)時(shí)性，但是對(duì)于大規(guī)模場(chǎng)景，建圖和位姿估計(jì)誤差較大。特征點(diǎn)法可以提供更加準(zhǔn)確的位姿估計(jì)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(jìn)詞袋模型的基礎(chǔ)上，可以更加準(zhǔn)確地描述圖像間的相似性和關(guān)系，從而提高視覺(jué)SLAM算法的精度和實(shí)時(shí)性。本文提出了一種基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法，在特征提取和描述之后，運(yùn)用改進(jìn)詞袋模型對(duì)圖像進(jìn)行編碼和匹配，最后使用基于粒子濾波的方法完成相機(jī)位姿估計(jì)和地圖更新。以下是具體內(nèi)容。2.改進(jìn)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(gè)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(diǎn)。接著，聚類算法將這些特征點(diǎn)分為不同的類別，并生成視覺(jué)詞典。最后，將每個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)到距其最近的視覺(jué)詞上，即完成特征編碼。傳統(tǒng)詞袋模型缺點(diǎn)很明顯：它沒(méi)有考慮到特征點(diǎn)之間的空間關(guān)系。想象下一個(gè)具有“綠樹”和“藍(lán)天”兩個(gè)特征的圖像，這個(gè)圖像和具有“紅花”和“草地”兩個(gè)特征的圖像在詞袋模型中會(huì)被認(rèn)為是相似的，因?yàn)樗鼈兙哂邢嗤摹疤卣髟~”。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，兩個(gè)含有相同特征的圖像可能并不自然，因?yàn)樗鼈兊南鄬?duì)空間位置和幾何結(jié)構(gòu)可能完全不同。因此，改進(jìn)詞袋模型提供了一種更好的特征編碼方式，可以給每個(gè)視覺(jué)詞分配一個(gè)相對(duì)位置。改進(jìn)詞袋模型主要包含以下三個(gè)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(jué)詞典生成。通過(guò)聚類算法將特征點(diǎn)集合分為不同的視覺(jué)詞，通常使用K-means算法。（3）視覺(jué)詞編碼。為了提高視覺(jué)詞的描述能力，加入了空間信息，即在獨(dú)立計(jì)算每個(gè)特征描述子的出現(xiàn)次數(shù)的基礎(chǔ)上，還要計(jì)算其相對(duì)位置。改進(jìn)詞袋模型在編碼階段使用方向信息和空間位置信息來(lái)刻畫局部特征，從而提高了相互比較的描述子和對(duì)于位姿估計(jì)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(dá)能力。因此，改進(jìn)詞袋模型是優(yōu)化視覺(jué)SLAM算法的關(guān)鍵。3.基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法本文提出的基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法主要包括以下幾個(gè)步驟：特征提取、特征描述、特征編碼、地圖更新、相機(jī)位姿估計(jì)。（1）特征提取：本文中采用了SIFT算法提取圖像的不變性特征點(diǎn)。SIFT算法主要分四步：高斯模糊、極值檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)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(cè)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(jì)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(shì)方面表現(xiàn)出色。（3）特征編碼：本文中使用了改進(jìn)的詞袋模型。通過(guò)考慮相對(duì)空間位置，在算法中加入相對(duì)空間位置的補(bǔ)償形式。對(duì)于視覺(jué)詞，每個(gè)特征點(diǎn)都給定了對(duì)該詞貢獻(xiàn)的權(quán)重。最終，針對(duì)每一幅圖片，把所有特征點(diǎn)的權(quán)重向量提取出來(lái)，得到該幅圖像的特征向量，該向量表示地圖狀態(tài)。而對(duì)于觀測(cè)值，考慮觀測(cè)點(diǎn)和地圖上的某個(gè)點(diǎn)之間的相對(duì)位置，這被稱為觀察站的位置加權(quán)（PWP）方案。在使用改進(jìn)詞袋模型進(jìn)行特征編碼后，將特征點(diǎn)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(jì)方法融合局部觀測(cè)數(shù)據(jù)和全局地圖信息。（4）地圖更新：地圖更新是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，將新的觀測(cè)數(shù)據(jù)加入原有地圖中，然后應(yīng)用全局優(yōu)化方法，對(duì)地圖進(jìn)行精煉，獲得全局一致的結(jié)果。（5）相機(jī)位姿估計(jì)：相機(jī)位姿估計(jì)是視覺(jué)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(zhǔn)確，可以通過(guò)將觀察點(diǎn)置于新的關(guān)鍵幀上以執(zhí)行自適應(yīng)重采樣來(lái)提高粒子分布的覆蓋度。最優(yōu)位姿可以通過(guò)對(duì)已有粒子的加權(quán)平均值（權(quán)值是每個(gè)粒子在所有觀測(cè)數(shù)據(jù)上的出現(xiàn)次數(shù)）得到。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果在此基礎(chǔ)上，本文開展了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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(chǎng)景下的RGB和深度圖像，可以用來(lái)評(píng)估視覺(jué)SLAM算法的精度和實(shí)時(shí)性。對(duì)于算法表現(xiàn)，本文采用了RMSE和精度-時(shí)間曲線（ATE）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于改進(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法可以在不同環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高精度地圖建立和相對(duì)實(shí)時(shí)的相機(jī)姿態(tài)估計(jì)。與傳統(tǒng)視覺(jué)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(jìn)詞袋模型的視覺(jué)SLAM算法，用于提高相機(jī)位姿估計(jì)和環(huán)境地圖更新的精度