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摘要:
为了在图像位姿估计过程中充分利用更多空间点信息及减少噪声的影响,本文提出了一种基于EPnP算法的相机位姿估计优化方法.该方法先基于EPnP算法估计相机位姿,再把得到的相机位姿和空间点位置都作为优化变量,与相机的观测数据一起构建关于相机位姿的最小二乘优化问题,进行BA优化,来提高位姿的精确度.同时在SLAM后端对不同时刻视觉里程计的位姿和回环检测的信息进行优化,再把优化后的相机位姿作为观测数据和激光雷达信息进行融合,从而进一步提高SLAM过程的可靠性.实验结果证明了本文所提出的算法在机器人室内自定位和建图方面的准确性和可靠性.
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内容分析
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文献信息
篇名 SLAM过程中的机器人位姿估计优化算法研究
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 位姿估计 EPnP 最小二乘 SLAM后端 回环检测
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 先进制造与自动化
研究方向 页码范围 712-718
页数 7页 分类号
字数 4956字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.08.006
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 欧林林 浙江工业大学信息工程学院 28 273 9.0 16.0
2 禹鑫燚 浙江工业大学信息工程学院 23 132 7.0 10.0
3 詹益安 浙江工业大学信息工程学院 3 17 3.0 3.0
4 朱熠琛 浙江工业大学信息工程学院 2 7 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
位姿估计
EPnP
最小二乘
SLAM后端
回环检测
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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