面向移动机器人大视角运动的图神经网络视觉SLAM算法 |
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引用本文: | 刘金辉,陈孟元,韩朋朋,陈何宝,张玉坤.面向移动机器人大视角运动的图神经网络视觉SLAM算法[J].系统仿真学报,2024(5):1043-1060. |
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作者姓名: | 刘金辉 陈孟元 韩朋朋 陈何宝 张玉坤 |
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作者单位: | 1. 安徽工程大学电气工程学院;2. 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61903002);;安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-050);;安徽省高校杰出青年科研项目(2022AH020065); |
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摘 要: | 针对移动机器人在大视角运动下光照变化剧烈或遭遇纹理稀疏场景易出现特征点提取困难,极端角度下特征难以匹配导致对极几何计算误差较大问题,提出一种融合改进图神经网络的视觉SLAM算法。基于先验位置估计的特征提取网络,通过先验位置估计实现图像特征点快速均匀检测与描述,构建真实准确的特征点信息。基于图注意力机制的特征匹配网络,通过消息传递图神经网络聚合特征点信息,使用自我与联合注意力机制对前后图像帧分权重特征匹配。将特征提取与匹配图神经网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正、局部建图模块融合,提出一个完整的单目视觉GNN-SLAM系统。实验结果表明:该算法在KITTI数据集上与ORB-SLAM2算法相比,绝对轨迹误差降低37.59%,相对位姿误差降低19.67%。
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关 键 词: | 同步定位与地图构建 大视角运动 图神经网络 图注意力机制 移动机器人 |
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