优化的ORB-SLAM机器人定位与建图方法

"ORB-SLAM优化的机器人定位与建图方法" ORB-SLAM（ORB-Scale Loop Closure Detection）是一种基于特征点的实时Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)系统，具有高精度定位、强鲁棒性以及在大规模、小规模、室内和室外环境中运行的能力。然而，由于整个SLAM系统依赖于特征点，每张图像都需要计算一次ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征，这会消耗大量时间。 针对这一问题，该研究提出了一种改进的方法，采用基于BING（Binary Robust Independent Elementary Features）特征的近似物理采样算法，并结合深度信息对图像进行预处理。BING特征是一种快速且高效的边缘检测算法，相比于ORB，它的计算量更小。通过这种方式，可以减少图像处理的时间开销，同时保持足够的定位和匹配性能。 此外，研究还优化了ORB算法的匹配策略，引入了改进的KD-Tree结构来提高匹配速度，确保在匹配精度不变的前提下提升效率。KD-Tree是一种空间分割的数据结构，用于加速点集之间的距离查询，这里被用来加速特征点之间的匹配过程。 最后，利用KINECT传感器构建3D稠密点云地图系统，弥补了ORB-SLAM只能构建稀疏地图的不足。KINECT能够提供丰富的深度信息，使得机器人可以构建更为详尽和精确的环境模型。通过这种方式，机器人不仅能定位自身，还能创建出包含环境细节的三维地图，这对于导航和避障任务至关重要。 这项工作通过优化特征提取、匹配策略和利用KINECT的深度信息，提升了基于ORB-SLAM的机器人定位与建图效率和精度，为实际应用中的机器人自主导航提供了有力支持。