基于深度学习特征点法的单目视觉里程计

针对特征点法的视觉里程计VO中光度、视点变化对特征点提取稳定性降低的不利影响,提出一种基于深度学习特征点法的单目VO方法。采用自监督深度学习网络训练得到DSP特征点检测器。首先使用亮度非线性逐点调整方法对训练图像进行光度调整;然后使用非极大值抑制方法剔除冗余DSP特征点,改进最邻近方法得到双向最邻近方法,解决特征点匹配问题;最后建立最小化重投影误差方程求解优化位姿及空间点参数。在Hpatches、Visual Odometry数据集上进行验证,实验结果表明:DSP特征点检测器增强了特征匹配对光度、视点变化的鲁棒性;无后端优化的条件下,本方法定位均方根误差比ORB方法明显降低,且保证了系统实时性,为特征点法的VO提供新的解决思路。