关于改进ORB算法在移动机器人视觉SLAM中的应用研究

简介：
本研究聚焦于优化ORB（Oriented Brief）特征提取算法，旨在提升移动机器人视觉同步定位与地图构建(SLAM)技术的性能和效率。通过深入分析ORB算法在复杂环境下的表现，并结合机器人的实际应用场景进行针对性改进，力求实现更准确、稳定的实时定位及建图效果，推动移动机器人自主导航能力的进步。 针对传统ORB算法在视觉SLAM应用中存在的特征点分布不均匀及重叠特征点多的问题，本段落提出了一种改进的ORB算法。首先，在处理每层图像的尺度空间金字塔时增加了网格划分以增强空间尺度信息；其次，在检测特征点的过程中采用了改进版FAST角点自适应阈值提取，并设置了感兴趣区域；接着通过非极大值抑制方法减少了低阈值特征点的数量；最后，利用基于区域图像特征分布方差数值来评估待处理图中特征点的布局情况。实验结果显示，改进后的ORB算法显著改善了特征点的均匀性及减少重叠数量的同时还缩短了执行时间。