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摘要:
为解决视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法依赖图像亮度而对光照变化场景敏感的问题,提出一种基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法。首先,根据相机成像原理,提出基于光度标定的帧间位姿估计方法,在求解位姿的同时对原始的输入图像进行光度校正。其次,在特征追踪环节采取最近共视关键帧匹配策略,以提升特征点匹配效率。最后,对后端重投影迭代优化策略进行改进,降低光照变化对视觉SLAM算法的精度和鲁棒性的影响。在TUM、EuRoC数据集上的实验结果表明,本算法的轨迹估计精度优于LSD-SLAM和SVO 2.0算法,尤其是在中等难度、高难度的数据集序列上。在真实环境测试中,通过对比本算法与激光方法的轨迹估计结果,证明本算法有效提高了传统视觉SLAM方法在光照不均匀场景下的定位精度与鲁棒性。
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文献信息
篇名 基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法
来源期刊 机器人 学科 工学
关键词 同时定位与地图创建(SLAM) 半直接视觉里程计(SVO) 在线光度标定 光束平差 位姿估计 关键帧
年,卷(期) 2022,(6) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 672-681
页数 9页 分类号 TP242
字数 语种 中文
DOI 10.13973/j.cnki.robot.210341
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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)
半直接视觉里程计(SVO)
在线光度标定
光束平差
位姿估计
关键帧
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
机器人
双月刊
1002-0446
21-1137/TP
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
2337
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总被引数(次)
57113
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