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第１０卷第１０期智能计算机与应用２０２０年１０月
Ｖｏｌ．１０Ｎｏ．１０ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＯｃｔ．２０２０
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文章编号：２０９５２１６３（２０２０）１０００６５０６中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ
基于深度特征的视觉ＳＬＡＭ定位技术研究
吴雅琴，徐丹妮
（中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京100083）
摘要：即时定位与地图构建技术（ＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｐｐｉｎｇ，ＳＬＡＭ）是实现移动机器人导航的关键技术。通过
自身搭载的传感器数据，利用ＳＬＡＭ技术建立周围环境模型，并估计自身在场景中的位姿信息。激光、摄像机等是常用的传
感器，其中图像数据包含的环境信息丰富，如何根据视觉特征建立图像帧之间数据关联是ＳＬＡＭ的关键问题。本文对视觉
ＳＬＡＭ技术的图像特征提取及描述方法进行了深入研究，传统特征提取方法存在计算量大、时间性能差的问题，本文使用深度
神经网络进行图像特征提取，减少计算量，提高了效率，运用高效的深度特征描述子代替传统特征描述子，改进特征匹配方
法，提高系统准确率。
关键词：双目视觉ＳＬＡＭ；计算机视觉；神经网络
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＶｉｓｕａｌＳＬＡＭＩｎｄｏｏｒＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＤｅｐｔｈＦｅａｔｕｒｅｓ
ＷＵＹａｑｉｎ，ＸＵＤａｎｎｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ100083，Ｃｈｉｎａ）
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】ＳｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＭａｐｐｉｎｇ（ＳＬＡＭ）ｉｓｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．ＴｈｅＳＬＡＭ
ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｕｓｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｎｓｏｒｄａｔａｃａｒｒｉｅｄｂｙｔｈｅｓｅｎｓｏｒａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｉｔｓ
ｐｏｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｃｅｎｅ．Ｌａｓｅｒｓ，ｃａｍｅｒａｓ，ｅｔｃ．ａｒｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｓｅｎｓｏｒｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｃｏｎｔａｉｎｓｒｉｃｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＨｏｗｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｉｍａｇｅｆｒａｍｅｓｂａｓｅｄｏｎｖｉｓｕａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｓａｋｅｙｉｓｓｕｅｆｏｒＳＬＡＭ．Ｔｈｉｓ
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ｐａｐｅｒｈａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎｄｅｐｔｈｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｖｉｓｕａｌＳＬＡＭｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｐｏｏｒｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｄｅｅｐｎｅｕｒａｌ
ｎｅｔｗｏｒｋｔｏｅｘｔｒａｃｔｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，
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