基于深度学习特征提取与匹配算法的双目视觉SLAM方法

本发明属于机器人领域的同步定位与地图构建(SLAM)方法，公开了一种基于深度学习特征提取与匹配算法的双目视觉SLAM方法。包含三个模块：前端跟踪模块，局部建图模块以及回环检测模块。对于输入的每一帧双目图像，首先提取图像的特征点，然后使用帧到帧的匹配来跟踪当前的图像帧并且决定当前帧是否被设置为关键帧。在局部建图模块中，使用一个关键帧到局部地图的匹配来获得更精确的位姿和全局地图，除此之外，回环检测模块用于抑制大场景的累计误差。在公开数据集和机器人平台采集到的数据集上的实验表明本文的方法实现了鲁棒的，精确的，全局一致的位姿估计和建图，并且可以在嵌入式平台上以超过10FPS的速度快速的实时运行。