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摘要:
针对低纹理环境下或相机快速旋转时单目相机定位中存在的精度和鲁棒性差的问题,给出了一种集成线特征的单目视觉惯性里程计算法(Visual Inertial Odometry,VIO),并采用Dog-Leg方法代替Levenberg-Marquard方法进行非线性求解,降低了运算量.基于实测数据的实验结果也表明,相比于VINS-Mono算法和OKVIS-Mono算法,所给出的定位方法可以获得更高的定位精度.
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文献信息
篇名 基于多源信息融合的单目定位算法
来源期刊 指挥控制与仿真 学科 军事
关键词 低纹理 线特征 Dog-Leg 定位精度
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 47-53
页数 7页 分类号 TN911.73|E933.4
字数 3843字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3819.2020.01.010
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 王勇 16 37 4.0 5.0
2 徐国亮 16 31 3.0 4.0
3 周扬 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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1990(1)
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研究主题发展历程
节点文献
低纹理
线特征
Dog-Leg
定位精度
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
指挥控制与仿真
双月刊
1673-3819
32-1759/TJ
大16开
江苏连云港市102信箱6分箱
1979
chi
出版文献量(篇)
3469
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11
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12365
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