基于kinect的改进RGB-D视觉里程计

• 作者: 朱俊涛 陈强
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: kinect 深度丢失 融合算法 特征点 ICP PnP 深度值 位姿估计 BA优化模型 g2o
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 机器感知与模式识别
• 页码范围: 943-948
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201903007

摘要

针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(per-spective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法.传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收敛或误差过大.本算法通过对特征点的深度值判定,建立BA优化模型,并利用g2o求解器进行特征点与相机位姿的优化.实验证明了该方法的有效性,提高了相机位姿估计的精度及算法的收敛成功率,从而提高了RGB-D视觉里程计的精确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈强		37	148	6.0	10.0
2	朱俊涛		2	0	0.0	0.0