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作者：杨秋宸;王霄;徐凌桦;
单位：贵州大学电气工程学院;
摘要：为解决传统ORB-SLAM2算法定位实时性差、精度不足以及无法稠密建图的问题，提出一种融合LK光流法的改进ORB-SLAM2算法。该算法基于ORB-SLAM2的架构进行改进。首先，基于帧判别准则，加入LK光流法实现帧间加速跟踪，提高定位实时性；其次，计算图像帧特征点的RGB光度值与彩色地图点云的光度值之间的误差，并将其作为约束条件，进一步优化位姿；最后，构建出精确的稠密点云地图。在TUM数据集上进行验证，并在真实场景下进行建图实验。结果表明：所提算法的每帧图像平均处理时间比ORB-SLAM2和ORB-SLAM3分别减少了64.99%、64.75%；定位精度的标准误差比ORB-SLAM2和ORB-SLAM3分别减少了31.69%、29.60%，有效提高了实时性和精度，且构建的稠密点云地图对于移动机器人的导航具有较高价值。
关键词：改进ORB-SLAM2;;LK光流法;;特征点提取;;帧间加速;;光度误差;;稠密点云
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61861007）;国家自然科学基金资助项目（61640014）;; 贵州省科技计划资助项目（黔科合基础-ZK[2021]一般303）;; 贵州省科技支撑计划资助项目（黔科合支撑[2022]一般017）;贵州省科技支撑计划资助项目（黔科合支撑[2022]一般264）;贵州省科技支撑计划资助项目（黔科合支撑[2023]一般096）;贵州省科技支撑计划资助项目（黔科合支撑[2023]一般412）;贵州省科技支撑计划资助项目（黔科合支撑[2023]一般409）;; 贵州省教育
