视觉同步定位与地图重建——基于先验信息的SIFT匹配算法

鉴于尺度不变特征转换(SIFT)匹配算法存在计算效率不高且容易出现误匹配的问题,针对视觉同步定位与地图重建,提出了一种基于先验信息的SIFT匹配算法.该算法首先根据机器人和特征点的相对距离变化来预测尺度空间的变化;然后根据机器人和特征点的当前状态来预测特征点的图像位置;最后在预测的图像位置进行SIFT匹配.实验结果表明该算法能显著提高SIFT匹配的计算效率和准确性.

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.