基于RANSAC的奇异值剔除的单目视觉里程计

• 作者: 孙作雷 张波 黄嘉明
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 机器人定位 视觉里程计 特征提纯 机器视觉 SURF RANSAC
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.jsmu.2016.04.016

摘要

为提高单目视觉里程计算法的性能,从视觉特征选取和特征误匹配剔除两个方面进行研究.采用SURF描述子提取单目图像的特征点,并匹配相邻图像序列的特征,使用归一化线性八点法依次得到基础矩阵和本质矩阵.利用三角测量求解匹配点的三维坐标,进而根据2D-2D模型解算出两帧图像间相机运动的旋转和平移,从而构建单目视觉里程计系统.为提高算法性能,使用RANSAC算法清除初次计算的特征误匹配,并利用地面数据获取相机运动的平移尺度.实验结果验证了RANSAC算法能够有效剔除特征误匹配,降低单目视觉里程计的累积误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张波	中国科学院上海高等研究院	209	2133	20.0	38.0
2	孙作雷	上海海事大学信息工程学院	24	61	4.0	6.0
3	黄嘉明	上海海事大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0