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面向室内动态环境的半直接法RGB-D SLAM算法
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作者 高成强 张云洲 +2 位作者 王晓哲 邓毅 姜浩 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期372-383,共12页
为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个... 为了解决室内动态环境下移动机器人的准确定位问题,提出了一种融合运动检测算法的半直接法RGB-D视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法,它由运动检测、相机位姿估计、基于TSDF (truncated signed distance function)模型的稠密地图构建3个步骤组成.首先,通过最小化图像光度误差,利用稀疏图像对齐算法实现对相机位姿的初步估计.然后,使用视觉里程计的位姿估计对图像进行运动补偿,建立基于图像块实时更新的高斯模型,依据方差变化分割出图像中的运动物体,进而剔除投影在图像运动区域的局部地图点,通过最小化重投影误差对相机位姿进行进一步优化,提升相机位姿估计精度.最后,使用相机位姿和RGB-D相机图像信息构建TSDF稠密地图,利用图像运动检测结果和地图体素块的颜色变化,完成地图在动态环境下的实时更新.实验结果表明,在室内动态环境下,本文算法能够有效提高相机位姿估计精度,实现稠密地图的实时更新,在提升系统鲁棒性的同时也提升了环境重构的准确性. 展开更多
关键词 动态环境 视觉SLAM(同时定位与地图创建) 半直接法 TSDF(truncated SIGNED DISTANCE function)模型 稠密地图
基于单目视觉的同时定位与建图算法研究综述 预览 被引量:3
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作者 朱凯 刘华峰 夏青元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期1-6,共6页
与传统基于激光传感器的同时定位与建图(SLAM)方法相比,基于图像视觉传感器SLAM方法能廉价地获得更多环境信息,帮助移动机器人提高智能性。不同于用带深度信息的3D传感器研究SLAM问题,单目视觉SLAM算法用二维图像序列在线构建三维环境... 与传统基于激光传感器的同时定位与建图(SLAM)方法相比,基于图像视觉传感器SLAM方法能廉价地获得更多环境信息,帮助移动机器人提高智能性。不同于用带深度信息的3D传感器研究SLAM问题,单目视觉SLAM算法用二维图像序列在线构建三维环境地图并实现实时定位。针对多种单目视觉SLAM算法进行对比研究,分析了近10年来流行的单目视觉定位算法的主要思路及其分类,指出基于优化方法正取代滤波器方法成为主流方法。从初始化、位姿估计、地图创建、闭环检测等功能组件的角度分别总结了目前流行的各种单目视觉SLAM或Odometry系统的工作原理和关键技术,阐述它们的工作过程和性能特点;总结了近年最新单目视觉定位算法的设计思路,最后概括指出本领域的研究热点与发展趋势。 展开更多
关键词 单目相机 视觉定位 视觉里程计 视觉同时定位与建图
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基于深度学习的视觉SLAM综述 被引量:10
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作者 赵洋 刘国良 +4 位作者 田国会 罗勇 王梓任 张威 李军伟 《机器人》 CSCD 北大核心 2017年第6期889-896,共8页
综述了深度学习技术应用到同步定位与地图创建(SLAM)领域的最新研究进展,重点介绍和总结了深度学习与帧间估计、闭环检测和语义SLAM结合的突出研究成果,并对传统SLAM算法与基于深度学习的SLAM算法做了深入的对比研究.最后,展望了未来基... 综述了深度学习技术应用到同步定位与地图创建(SLAM)领域的最新研究进展,重点介绍和总结了深度学习与帧间估计、闭环检测和语义SLAM结合的突出研究成果,并对传统SLAM算法与基于深度学习的SLAM算法做了深入的对比研究.最后,展望了未来基于深度学习的SLAM研究发展方向. 展开更多
关键词 深度学习 视觉SLAM 帧间估计 视觉里程计 闭环检测 语义SLAM
视觉SLAM中基于误匹配风险预测的特征选择 预览 被引量:2
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作者 刘志斌 吴显亮 +1 位作者 徐文立 石宗英 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期 635-641,共7页
针对视觉SLAM(同时定位与建图)问题,提出了一种预测误匹配风险最小化的特征选择方法.该方法采用预测误匹配风险来衡量新检测到的特征对未米特征匹配过程的影响,然后采用多级排序的方法优先选择误匹配风险小且重现率高的候选特征进... 针对视觉SLAM(同时定位与建图)问题,提出了一种预测误匹配风险最小化的特征选择方法.该方法采用预测误匹配风险来衡量新检测到的特征对未米特征匹配过程的影响,然后采用多级排序的方法优先选择误匹配风险小且重现率高的候选特征进行初始化.该方法能根据系统状态估计不确定度的强弱白适席地选择不易被误匹配的特征,从而保证了SLAM算法的收敛性和一致性.在实际单目视觉SLAM系统上的对比实验表明,本文方法在降低特征误匹配率和保证SLAM结果的正确性等方面具有明显优势. 展开更多
关键词 视觉SLAM 特征选择 特征匹配 误匹配风险预测
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基于几何约束及0-1规划的视频帧间线段特征匹配算法 预览
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作者 李海丰 胡遵河 +2 位作者 范龙飞 姜子政 陈新伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2292-2297,2318共7页
针对线段因遮挡、断裂以及端点提取不准确等原因造成的线段特征匹配困难问题,特别是现有匹配算法在匹配过程中出现"多配多"时直接采取"最相似匹配"而导致丢失大量真实匹配的问题,提出了一种基于多重几何约束及0-1规划的线段特征匹... 针对线段因遮挡、断裂以及端点提取不准确等原因造成的线段特征匹配困难问题,特别是现有匹配算法在匹配过程中出现"多配多"时直接采取"最相似匹配"而导致丢失大量真实匹配的问题,提出了一种基于多重几何约束及0-1规划的线段特征匹配算法。首先,基于校正后视频帧间线段特征的空间相邻性计算线段匹配的初始候选集;然后,基于极线约束、单应矩阵模型约束以及点-线相邻性约束等多重几何约束,对候选集进行筛选从而剔除部分错误匹配;其次,将线段匹配问题建模为一个大规模0-1规划问题;最后,设计了一种基于分组策略的两阶段求解算法对该问题进行求解,从而实现线段特征的"一配一"精确匹配。实验结果表明,该算法与LS(Line Sigature)、LJL(LineJunction-Line)方法相比,匹配正确率接近,但匹配线段数量分别提高了60%和11%。所提算法可以实现视频帧间的线段特征匹配,为基于线特征的视觉SLAM(Simultaneously Localization and Mapping)奠定基础。 展开更多
关键词 线段匹配 几何约束 0-1规划 特征匹配 视觉SLAM
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