基于PROSAC算法与ORB-SLAM2的RGB-D相机室内视觉定位研究

针对Random Sample Consensus(RANSAC)在匹配误差剔除上具有处理的盲目性而导致算法效率相对较低的问题,提出一种新的用Progressive Sample Consensus(PROSAC)取代ORB-SLAM2中的RANSAC算法的室内视觉定位方法。与传统的ORB-SLAM2方法不同,本文采用PROSAC算法根据特征点的匹配质量进行高低排序,选取质量较高的匹配点对用于求取单应性矩阵H,以此完成对异常点的剔除,在图像匹配过程中大大减少迭代次数。再结合ORB-SLAM2,进行关键帧跟踪,实时建图,回环检测这三个线程,得到准确的定位。图像误差剔除匹配实验结果表明,PROSAC算法可以明显提高运算效率,相对于RANSAC算法效率提高一倍。将该算法结合ORB-SLAM2进行定位实验结果表明,该算法能够获在不降低定位精度的情况下,明显提高算法效率,以保证实际定位过程的实时性和流畅性。