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摘要:
同时定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自主移动机器人的基本功能,近年来已成为机器人领域的研究热点.然而现有视觉SLAM算法大多将外部场景作为静态假设,忽略了环境中运动物体对SLAM系统精度的影响,影响SLAM系统在实际环境中的应用.鉴于此,提出一种适用于动态场景的鲁棒视觉SLAM算法,以ORB-SLAM2框架RGB-D模式为基础,在前端添加一种基于几何约束的动态检测方法.首先对场景中的动态特征点利用一种几何约束方法进行粗滤除,然后将剩余的特征点作为改进随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)的样本点估算稳定的基本矩阵,使用极线几何滤除场景中真正的动态特征点.最后对改进系统在TUM数据集上进行测试,结果表明改进系统可以有效提高ORB-SLAM2系统在高动态场景中的性能.
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文献信息
篇名 基于几何约束的室内动态环境视觉SLAM
来源期刊 计算机工程与应用 学科
关键词 同时定位与地图创建(SLAM) 室内动态环境 ORB-SLAM2 动态检测
年,卷(期) 2021,(16) 所属期刊栏目 图形图像处理|Graphics and Image Processing
研究方向 页码范围 203-212
页数 10页 分类号 TP242.6
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2005-0158
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
同时定位与地图创建(SLAM)
室内动态环境
ORB-SLAM2
动态检测
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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