在ORB-SLAM(2)的论文中,作者提到了一种使图像中提取的ORB特征分布更加均匀的方法。这种策略是否有助于提高SLAM的性能?为什么作者不使用OpenCV中的ORB特征提取的实现?本文将通过实验,比较这两种ORB特征提取方法对ORB-SLAM2性能的影响。
两种ORB特征器效果对比
随便从TUM数据集中取出一张照片,分别使用OpenCV的实现和ORB-SLAM2的实现提取1000个ORB特征,效果如下图。 很明显,OpenCV提取的特征点比较集中,出现了扎推现象。而ORB-SLAM2提取的特征点,分布比较均匀。
直观上想像,特征点分布比较集中,极端情况就是所有特征都集中到了一点,那么相机的位姿就无法解算。特征点分布太过集中,SLAM系统的精度可能会有所下降。下面,通过实验验证这一想像。