基于关键帧的视觉惯性SLAM闭环检测算法

• 作者: 张国山 张玉龙
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 即时定位与地图构建(SLAM) 惯性测量单元(IMU) 关键帧 非线性优化 闭环检测 重定位
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1777-1787
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1708042

摘要

针对目前视觉惯性SLAM(simultaneous localization and mapping)算法因缺少闭环检测而造成算法的准确性以及鲁棒性不高的问题,提出了一种适用于立体相机和单目相机的基于关键帧技术的视觉惯性SLAM算法.通过视觉惯性里程计提供局部连续轨迹,通过非线性优化技术和闭环检测技术得到并行的全局连续轨迹,从而建立连续的全局地图.此外,算法具有在已获得的地图中进行重定位,并可以继续进行后续建图的能力.采用EuRoC数据集评价了算法的准确性、重定位能力以及运行时间.实验结果表明,与目前视觉惯性SLAM算法相比,该算法可以减少误差累积,减少漂移,重定位相机位置以及在已构建地图基础上继续构建地图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国山	天津大学电气自动化与信息工程学院	70	413	11.0	16.0
2	张玉龙	天津大学电气自动化与信息工程学院	2	5	1.0	2.0