无监督深度学习单目视觉里程计研究

针对传统单目视觉里程计存在的尺度漂移和尺度不一致问题，提出了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计。首先，联合使用空间几何约束和图像相似性约束，得到长序列尺度一致的深度估计网络和鲁棒的光流估计网络；然后，对密集光流进行采样，得到精确的稀疏对应关系，减少尺度漂移；最后，根据改进的ORB-SLAM初始化方法，选择最优跟踪方式，结合深度信息进行尺度对齐，从而得到全局尺度一致的视觉里程计。在KITTI数据集上进行大量实验，结果表明，相较于ORB-SLAM2和基于深度学习的端到端的视觉里程计系统，该算法在通用评估指标方面性能有明显提升，验证了该算法的有效性。