基于ORB+PROSAC误匹配剔除算法的视觉SLAM研究

摘 要: 在视觉SLAM前端特征点匹配过程中，采用RANSAC算法剔除误匹配特征点存在迭代次数不稳定、 效率低、鲁棒相差等问题，从而对相机定位产生影响。与ORB算法结合，本文引入一种渐进采样一致性算法，即 PROSAC(Progressive Sampling Consensus)，来消除迭代次数不稳定问题。利用Kinect v2相机对改进的RGB-D SLAM算法进行实验，获得三维点云地图和相机轨迹，实现了ORB+PROSAC的误匹配剔除算法。与ORB+RANSAC的 结合方式相对比，本文算法验证鲁棒性更好，实时性更强。