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基于点线结合特征的单目视觉里程计
基于点线结合特征的单目视觉里程计
摘要：
单目视觉里程计是自主导航和定位关键技术之一，广泛应用于无人车、无人机、机器人等领域。在单目视觉里程计中，特征提取与特征匹配是实现精确里程计估计的核心问题。传统的特征提取方法常使用角点、局部纹理等特征，但会受到光照变化、物体遮挡等因素的影响。本文提出一种基于点线结合特征的单目视觉里程计方法，在特征提取和匹配过程中，结合角点和线条特征，提高鲁棒性和准确性。实验结果表明，该方法在光照变化和部分遮挡情况下，能够获得较好的视觉里程计测量结果。
关键词：单目视觉里程计、特征提取、特征匹配、点线结合特征
1.引言
随着无人车、无人机、机器人等无人系统的发展，具备自主导航和定位能力变得越来越重要。在这些系统中，单目视觉里程计是实现自主定位的关键技术之一。单目视觉里程计通过分析相邻图像间的视觉特征，估计机器人在运动过程中的位姿变化，从而实现精确的定位。在实际应用中，光照变化、物体遮挡等因素会影响特征提取和匹配的准确性，进而降低视觉里程计的精度和稳定性。因此，提高特征提取和匹配的鲁棒性是解决单目视觉里程计问题的关键。
2.相关工作
传统的单目视觉里程计方法通常使用角点、局部纹理等特征来进行特征提取和匹配。Shi-Tomasi角点检测方法和Harris角点检测方法是常用的角点检测算法。然而，这些角点检测方法在光照变化和物体遮挡情况下，容易产生误检测或漏检测的问题。另外，角点特征只包含位置信息，对于表达场景中的结构和几何变化不够敏感。
为了提高鲁棒性和准确性，研究者们提出了基于线条的特征提取方法。线条特征具有方向、长度等丰富的几何信息，能够捕捉到场景的结构特征，对运动恢复和定位更具有鲁棒性。线条特征提取方法包括基于边缘检测的方法和基于直线检测的方法。然而，这些方法仍然存在一定的局限性，例如对噪声和弱线条的敏感性较高。
3.方法描述
本文提出一种基于点线结合特征的单目视觉里程计方法，以提高特征提取和匹配的鲁棒性和准确性。在特征提取过程中，我们首先使用Shi-Tomasi角点检测方法获取图像中的角点特征点。接着，基于边缘检测方法和直线检测方法，提取图像中的线条特征。然后，根据像素灰度值变化和颜色信息，将角点特征和线条特征进行融合，得到点线结合的特征表示。
在特征匹配过程中，我们采用基于特征描述子的匹配算法，比较点线结合特征之间的相似度，从而确定匹配对。对于角点特征和线条特征，分别计算其特征描述子，通过特征向量之间的距离度量来进行匹配。为了进一步提高匹配准确性，可以引入RANSAC算法进行外点剔除。
4.实验与结果
我们采用公开数据集KITTI数据集进行实验验证。该数据集包含了城市场景下的单目视觉数据，具有光照变化、物体遮挡等复杂情况。将我们的方法与传统的角点方法和线条方法进行比较。实验结果表明，我们的方法在视觉里程计测量精度和鲁棒性上，均优于传统方法。
5.结论与展望
本文提出了一种基于点线结合特征的单目视觉里程计方法，在特征提取和匹配过程中，结合了角点和线条两种特征。实验结果表明，该方法在光照变化和物体遮挡情况下，能够获得较好的视觉里程计测量结果。未来的工作可以进一步探索其他特征的融合方法，提高视觉里程计的鲁棒性和准确性。