胡凯 吴佳胜 郑翡 张彦雯 陈雪超 鹿奔

1 南京信息工程大学 自动化学院，南京，210044 2 南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京，210044

0 引言

为了使得计算机能够和人一样通过感觉器官观察世界、理解世界和探索未知区域，视觉里程计(Visual Odometry,VO)技术应运而生.作为同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)[1-3]的前端，它能够估计出机器人的位姿.一个优秀的视觉里程计技术能为SLAM的后端、全局地图构建提供优质的初始值，从而让机器人在复杂的未知环境中实现精准自主化来执行各种任务.传统的里程计，如轮式里程计因为轮子打滑空转而容易导致漂移，精确的激光传感器价格昂贵，惯性传感器虽然可以测量传感器瞬时精确的角速度和线速度，但是随着时间的推移，测量值有着明显的漂移，使得计算得到的位姿信息不可靠.而视觉里程计由于视觉传感器低廉的成本和长距离较为精准的定位在众多传统里程计中脱颖而出.

所谓视觉里程计就是从一系列图像流中恢复出相机的运动位姿，这一思想最早是由Moravec[4]提出的，他们不仅在论文中第一次提出了单独利用视觉输入的方法估计运动，而且提出了一种最早期的角点检测算法，并将其使用在行星探测车上，体现了现阶段视觉里程计的雏形，包括特征点检测及匹配、外点排除、位姿估计三大块，使得视觉里程计从提出问题阶段过渡到了构建算法阶段，Nister等[5]在CVPR上发表的论文中提出了一种……