基于2点RANSAC的无人直升机单目视觉SLAM

• 作者: 徐伟杰 李平 韩波
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 无人直升机 单目视觉 同步定位与地图构建 数据关联 2点随机抽样一致性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 65-71
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2012.00065

摘要

1点随机抽样一致性(RANSAC)算法是一种准确度高、计算量小的数据关联算法,但是其在摄像机多个轴上的角速度都快速变化时会失效,用在以无人直升机为载体的单目视觉同步定位与地图构建(SLAM)上存在滤波发散的风险.针对该问题,提出2点RANSAC算法,结合EKF运动模型的先验信息,用只抽样2个匹配点的RANSAC去除野点.在微小型无人直升机平台上进行了基于2点RANSAC算法的单目视觉SLAM实验,实验结果表明2点RANSAC算法工作可靠,SLAM的位姿估计精度可以达到自主飞行需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩波	浙江大学控制科学与工程系	62	695	16.0	24.0
2	李平	浙江大学控制科学与工程系	260	3720	30.0	50.0
3	徐伟杰	浙江大学控制科学与工程系	2	28	2.0	2.0