标题：基于优化特征点提取的视觉SLAM算法研究
作者：叶康圣 何逸伟 迟嘉庆 朱孝 杨帆霏 辛锐
作者单位：中国民航大学，天津 300300
关键字：SLAM；特征点提取与匹配；过度均匀化
摘要：近年来，伴随着人工智能的发展，SLAM算法的运用也逐渐出现在人们视野中。然而，现有的视觉SLAM算法大多只包含基本的处理框架，在细节部分的处理仍比较粗糙，尤其是特征点的提取部分。鉴于此，以开源代码ORB-SLAM2为基础，对基于四叉树的ORB算法（Quadtree-based ORB algorithm，Qtree＿ORB）进行优化，进而提出一种改进的SLAM算法。基于Qtree＿ORB算法的基础上，提出一种自适应阈值的特征点提取方法。限制四叉树网格划分深度的同时，对特征点数量不同的节点进行不同程度的迭代提取，再根据是否达到Harris响应值的阈值来筛选合适的特征点，从而避免了特征点的过度均匀化。通过在TUM数据集上的实践结果表明，该算法所提取的图像特征点质量普遍较高，成功地避免了特征点的过度均匀化。