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摘要:
本文研究了近几年迅速发展的以深度相机作为传感器的视觉SLAM (simultaneous localization and mapping).相比于传统视觉SLAM方案中采用的K-d树或者K-means算法,本文提出一种基于K-means++算法的闭环检测方案,修正了系统的累计误差,提高了系统稳定性和定位精度.在系统前端,选用了基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征的特征点法.后端包括位姿图优化和闭环检测,位姿图优化借助g2o(general graph optimization)通用求解器来实现,闭环检测采用了基于二维图像特征的词袋库模型.实验结果成功构建了清晰的三维环境点云地图并计算出精确的运动轨迹.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Kinect 2.0的三维视觉同步定位与地图构建
来源期刊 中国体视学与图像分析 学科 工学
关键词 SLAM ORB K-means++ 图优化 闭环检测
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 CT理论与分析
研究方向 页码范围 276-285
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.13505/j.1007-1482.2017.22.03.003
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 杨光 52 444 13.0 19.0
2 丑武胜 64 894 16.0 28.0
3 尹芳 2 0 0.0 0.0
4 王龙辉 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
SLAM
ORB
K-means++
图优化
闭环检测
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
中国体视学与图像分析
季刊
1007-1482
11-3739/R
16开
北京清华大学工物系(刘卿楼)211室
1996
chi
出版文献量(篇)
1334
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3
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7461
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