視覚同時位置特定および地図作成（SLAM）システムの位置特定および地図作成精度を向上させ、従来のアルゴリズムで特徴マッチングの探索半径が固定値であるため、動的な運動時に視覚オドメトリの特徴誤マッチ率が高い問題を克服するために、本論文では探索半径が自適応する慣性航法支援画像特徴マッチング手法を提案する。本手法はまずステレオカメラの左右二つのフレーム間で特徴抽出とマッチングを行い、マップ点の三次元座標を取得する。次に事前積分された慣性計測ユニット（IMU）の測定値からカメラの姿勢を予測し、誤差伝播則に基づいて予測姿勢の共分散を算出する。最後に予測姿勢を利用してマップ点を画像に投影し、対応する画素座標を得て、画素座標の誤差に基づきマップ点が最も現れやすい領域の半径を決定する。実験結果は、本手法が特徴マッチングの探索半径を効果的に縮小し、画像特徴マッチングの精度を著しく向上させ、トラッキングスレッドの姿勢精度を約38.09％、システム全体の姿勢精度を約16.38％改善することを示している。本手法は各特徴点に適応的な領域制約を提供し、特徴点マッチングの精度を向上させ、またシステムの姿勢推定精度を高め、高精度な密な地図構築を可能にする。

コンピュータビジョン;視覚オドメトリ;特徴マッチング;適応しきい値;慣性航法