【摘 要】
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ORB-SLAM2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素，易造成尺度量化误差。针对这一缺陷，本文提出了孪生过滤器算法。通过在对数极坐标系下进行描述子构造，减少其量化误差，并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子，利用该描述子距离作为实现过滤，从而提高特征点的尺度不变性，增强其匹配准确率。同时，针对ORB-SLAM2的四叉树算法过度追求离散度而忽略了特征点质量问题这一情况，本文提出了深度有限四叉树算法
【基金项目】
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广州市基础与应用基础研究项目（202201010337）； 广东省基础与应用基础研究基金项目（2022A1515010271）； 国家自然科学基金项目（62276069,62121004,62141606）；
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ORB-SLAM2因高斯金字塔离散、量化尺度的因素，易造成尺度量化误差。针对这一缺陷，本文提出了孪生过滤器算法。通过在对数极坐标系下进行描述子构造，减少其量化误差，并在同层金字塔中构造笛卡尔坐标系下孪生描述子，利用该描述子距离作为实现过滤，从而提高特征点的尺度不变性，增强其匹配准确率。同时，针对ORB-SLAM2的四叉树算法过度追求离散度而忽略了特征点质量问题这一情况，本文提出了深度有限四叉树算法。利用特征点提取阈值及特征点所在金字塔层进行自适应深度阈值设置，减小弱特征点区域的划分次数，从而减少弱特征点提取数目。实验表明，本文算法能有效提高特征点离散度、正确匹配特征点数目和匹配精度，具有更高的轨迹精度。
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