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摘要:
提出了一种基于最小平方中值定理(LMedS)的立体视觉里程计方法.利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标,基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪.通过特征点的三维重建,基于最小平方中值定理估计出机器人的运动距离和方向信息.实验表明该方法在不同图像间匹配、三维路标跟踪和机器人运动估计中具有很强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于最小平方中值定理的立体视觉里程计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 视觉里程计 尺度不变特征变换 最小平方中值定理 运动估计 双目视觉 移动机器人
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目 研发、设计、测试
研究方向 页码范围 60-62,66
页数 4页 分类号 TP24
字数 2419字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.11.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴怀宇 武汉科技大学信息科学与工程学院 100 816 14.0 23.0
2 程磊 武汉科技大学信息科学与工程学院 49 442 12.0 19.0
3 马玉娇 武汉科技大学信息科学与工程学院 2 22 2.0 2.0
4 赵季 武汉科技大学信息科学与工程学院 4 31 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
视觉里程计
尺度不变特征变换
最小平方中值定理
运动估计
双目视觉
移动机器人
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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