单目视觉惯性的同时定位与地图构建综述

• 作者: 卢定凡 姜敏 瑚琦 蔡文龙
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉惯性SLAM 滤波 非线性优化 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 研究综述
• 页码范围: 275-280
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192271

摘要

在机器人领域,同时定位与地图构建(SLAM)是导航定位的关键技术.单目视觉传感器由于结构简单、成本低且能获取丰富的视觉信息,被广泛应用于SLAM.随着无人机、AR设备以及自动驾驶汽车技术的快速发展,视觉惯性SLAM(VI-SLAM)技术得到了越来越多人的关注.针对VI-SLAM,从滤波与非线性优化的角度出发,首先介绍相关算法理论框架,然后分析几种具有代表性的单目VI-SLAM算法创新点及实现方案,并通过EuRoC MAV数据集评估各算法优劣,最后结合深度学习与语义SLAM,对SLAM未来发展趋势进行探讨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	瑚琦	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	37	99	5.0	6.0
3	蔡文龙	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	1	1.0	1.0
5	卢定凡	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	1	1.0	1.0
7	姜敏	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	1	1.0	1.0