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基于视觉与IMU融合的采茶机器人位姿估计研究 预览
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作者 周俊 吴明晖 王先伟 《农业装备与车辆工程》 2019年第7期29-32,38共5页
为实现采茶机器人在室外复杂茶园环境中实时定位与移动轨迹跟踪,并以较低的计算代价获得较高的精度,使用双目摄像头与IMU作为传感器,采用视觉惯性里程计算法OKVIS,通过实验对比视觉里程计、松耦合的视觉惯性里程计与紧耦合的视觉惯性里... 为实现采茶机器人在室外复杂茶园环境中实时定位与移动轨迹跟踪,并以较低的计算代价获得较高的精度,使用双目摄像头与IMU作为传感器,采用视觉惯性里程计算法OKVIS,通过实验对比视觉里程计、松耦合的视觉惯性里程计与紧耦合的视觉惯性里程计。结果表明该算法精度较高。最终采用OKVIS算法,在室外茶园环境中验证采茶机器人的实时定位与轨迹跟踪。实验结果表明,所提方案实际运行结果良好,可以满足采茶机器人位姿估计要求。 展开更多
关键词 位姿估计 视觉里程计 视觉惯性里程计 多传感器融合 同时定位与地图构建
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基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法
2
作者 齐乃新 张胜修 +2 位作者 杨小冈 李传祥 曹立佳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页
针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机... 针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRoC数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。 展开更多
关键词 视觉-惯性里程计 多状态约束扩展卡尔曼滤波器 视觉里程计 位姿图优化
一种自适应特征地图匹配的改进VSLAM算法 预览
3
作者 张峻宁 苏群星 +2 位作者 刘鹏远 朱庆 张凯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期553-565,共13页
从提高机器人视觉同时定位与地图构建(Visual simultaneous localization and mapping, VSLAM)算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,... 从提高机器人视觉同时定位与地图构建(Visual simultaneous localization and mapping, VSLAM)算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,划分特征地图子区域并作为结构单元,再根据角点响应强度指标大小提取子区域中少数高效的特征点,以较小规模的特征地图配准各帧:针对自适应地图配准时匹配个数不满足的情况,提出一种区域特征点补充和特征地图扩建的方法,快速实现该情形下当前帧的再次匹配:为了提高视觉里程计中位姿估计的精度,提出一种帧到帧、帧到模型的g2o (General graph optimization)特征地图优化模型,更加有效地更新特征地图的内点和外点.通用数据集的实验表明,所提方法的定位精度误差在厘米级,生成的点云地图清晰、漂移少,相比于其他算法,具有更好的实时性、定位精度以及建图能力. 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 视觉里程计 角点响应 区域特征补充 地图扩建 g2o
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工厂环境下改进的视觉SLAM算法
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作者 李月华 朱世强 于亦奇 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期95-103,共9页
针对工业场景对自动导引车(AGV)高定位精度的要求,提出一种改进的视觉同时定位与地图创建(VSLAM)算法.在算法前端,双目相机采集立体图像,通过双目匹配算法得到亚像素级的匹配点对,计算出这些特征点在相机坐标系中的3D信息.然后利用Ransa... 针对工业场景对自动导引车(AGV)高定位精度的要求,提出一种改进的视觉同时定位与地图创建(VSLAM)算法.在算法前端,双目相机采集立体图像,通过双目匹配算法得到亚像素级的匹配点对,计算出这些特征点在相机坐标系中的3D信息.然后利用RansacPnP算法根据3D-2D匹配点对计算位姿变换,并以它为初值进一步最小化重投影误差,实现局部优化.基于匹配点对描述子的汉明距离提出一种不确定性模型,该模型为局部优化中的约束条件提供信息矩阵,提高定位精度.在算法的后端,通过竖直向上拍摄的单目相机检测可靠的人工信标闭环信息,进行全局位姿优化,并针对AGV的运动模型和工作场景,提出一种基于全局平面约束的优化方法,降低SLAM系统的误差.实验通过KITTI离线数据集对比了该算法前端双目里程计与ORB-SLAM2及libviso2算法里程计的定位精度,并在工厂环境中对整个算法进行实地测试来判断其实际精度和鲁棒性.实验结果表明该算法具有良好的综合性能,定位误差在10cm以内,定位频率达20Hz,能够满足工业现场要求. 展开更多
关键词 同时定位与建图(SLAM) 视觉里程计 自动导引车(AGV) 视觉SLAM 平面约束
基于三角剖分的视觉里程计特征点匹配算法 预览
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作者 陈一伟 张会清 苏园竟 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第6期133-136,共4页
针对单目视觉里程计的精确定位问题,提出一种专门应用于单目视觉里程计的特征点匹配方法。对FAST算法提取的特征点进行DELAUNAY三角剖分,获得特征点的位置关系。采用LK算法获得匹配点,结合位置关系判断误匹配候选点。对候选点计算SIFT... 针对单目视觉里程计的精确定位问题,提出一种专门应用于单目视觉里程计的特征点匹配方法。对FAST算法提取的特征点进行DELAUNAY三角剖分,获得特征点的位置关系。采用LK算法获得匹配点,结合位置关系判断误匹配候选点。对候选点计算SIFT描述子,根据相似程度剔除误匹配点。对获得的匹配对估计基础矩阵,结合尺度信息求取位姿。实验结果表明:该算法可提升匹配点的正确率,提高单目视觉里程计的精度。 展开更多
关键词 单目视觉 误匹配 特征点 视觉里程计 三角剖分
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深度学习在视觉SLAM中应用综述 预览
6
作者 李少朋 张涛 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期1-10,共10页
视觉SLAM一直是近年来火热的研究方向,其处理对象为视觉图像;深度学习在图像处理中展现出的愈加突出的优势,使二者的广泛结合成为了可能.总结了传统SLAM与基于深度学习的SLAM的特点、性质,重点介绍和总结了深度学习在视觉里程计、回环... 视觉SLAM一直是近年来火热的研究方向,其处理对象为视觉图像;深度学习在图像处理中展现出的愈加突出的优势,使二者的广泛结合成为了可能.总结了传统SLAM与基于深度学习的SLAM的特点、性质,重点介绍和总结了深度学习在视觉里程计、回环检测中的研究成果,展望了基于深度学习的视觉SLAM的研究发展方向. 展开更多
关键词 深度学习 同时定位与建图 视觉里程计 回环检测
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一种微型无人机单目视觉SVO/INS组合导航方法 预览
7
作者 肖尧 阮晓钢 +2 位作者 朱晓庆 董鹏飞 魏若岩 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期211-219,共9页
针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应... 针对未知环境中微型无人机自主导航问题,提出一种单目视觉SVO/INS组合导航算法。使用半直接视觉里程计(SVO)作为视觉里程计前端,首先对SVO的初始化模块、关键帧选择及跟踪失败处理策略进行了重新设计,实现了SVO在摄像头前视场景中的应用。之后,设计了误差状态卡尔曼滤波器,基于惯性测量单元的测量值进行状态预测,采用SVO的估计结果作为观测值进行状态更新。使用EuRoc数据集对所提算法进行验证,结果表明所提算法可实现对无人机的位置、姿态和速度以及未知尺度、惯性测量单元零偏、重力方向的估计。导航时间3min位置估计误差为0.15m,俯仰和横滚角估计误差小于0.5°,航向角估计误差小于1.2°。所提方法具有计算量小、实时性好的优点,适用于机载计算资源有限的微型无人机导航。 展开更多
关键词 组合导航 视觉惯性导航系统 视觉里程计 微型无人机
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基于特征地图维护的视觉里程计改进 预览
8
作者 徐彬彬 刘鹏远 张峻宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2076-2081,共6页
针对帧到帧模型里程计中特征点的冗余、耗费计算资源的问题,提出一种自适应特征提取与匹配的视觉里程计算法。对局部地图特征区域分块,在已有特征区域分块的基础上,基于稀疏化保留冗余特征区域中的高效特征点;针对特征区域中特征匹配点... 针对帧到帧模型里程计中特征点的冗余、耗费计算资源的问题,提出一种自适应特征提取与匹配的视觉里程计算法。对局部地图特征区域分块,在已有特征区域分块的基础上,基于稀疏化保留冗余特征区域中的高效特征点;针对特征区域中特征匹配点不足的情形,从局部地图中补充方向性和尺度性良好的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点,利用补充的特征点二次匹配;结合PnP(perspective-n-point)估计姿态,实现SLAM的前端视觉里程计。采用TUM(Technische Universit t München)通用数据集验证,并与其它算法在前端时间、特征点数量、轨迹绝对误差等方面对比,对比结果表明了改进算法在上述特征效果的优势。 展开更多
关键词 机器视觉 视觉里程计 局部地图点 特征区域稀疏 特征区域扩张 特征匹配
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基于点特征的单目视觉里程计实现 预览
9
作者 夏亮 黄鹤 《北京测绘》 2019年第3期304-309,共6页
本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运... 本文采用特征点检测实现移动机器人的单目视觉里程计,通过对图像进行网格划分保证特征点均匀分布,提高特征点匹配效率。并行计算基础矩阵及单应矩阵实现单目视觉里程计的自动初始化,采用RANSAC算法剔除外点提高特征点匹配质量。设定运动模型及参考帧模型加速帧间运动估计,并通过合理的关键帧选取策略及图优化提高相机位姿精度及鲁棒性。利用TUM数据集测试本文设计的单目视觉里程计,实验轨迹误差为3.58m,通过Turtlebot2移动机器人对真实环境进行测试,实验表明本文方法的有效性。 展开更多
关键词 特征点检测 自动初始化 关键帧选取 视觉里程计
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动态环境下基于线特征的RGB-D视觉里程计
10
作者 张慧娟 方灶军 杨桂林 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期75-82,共8页
基于RGB-D的视觉SLAM(同时定位与建图)算法基本都假设环境是静态的,然而在实际环境中经常会出现动态物体,导致SLAM算法性能的下降.为此,本文提出一种基于线特征的RGB-D视觉里程计方法,通过计算直线特征的静态权重来剔除动态直线特征,并... 基于RGB-D的视觉SLAM(同时定位与建图)算法基本都假设环境是静态的,然而在实际环境中经常会出现动态物体,导致SLAM算法性能的下降.为此,本文提出一种基于线特征的RGB-D视觉里程计方法,通过计算直线特征的静态权重来剔除动态直线特征,并根据剩余的直线特征估计相机位姿.本文方法既可以减小动态物体的影响,又能避免点特征过少而导致的跟踪失效.公共数据集实验结果表明,与现有的基于ORB(orientedFAST and rotated BRIEF)点特征的方法相比,本文方法减小了动态环境下的跟踪误差约30%,提高了视觉里程计在动态环境下的精度和鲁棒性. 展开更多
关键词 同时定位与建图 视觉里程计 线特征 动态环境 RGB-D
基于回测光流法的室内结构线端点跟踪
11
作者 曾斌 王恒升 彭天博 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期469-475,共7页
时间序列图像的特征跟踪技术有着巨大的潜在应用,然而传统的光流法跟踪算法由于其精度不高而影响了其实用性。针对这一问题提出一种基于回测光流法的结构线端点跟踪方法。将图像上的建筑结构线的端点作为目标特征,在序列图像的当前参考... 时间序列图像的特征跟踪技术有着巨大的潜在应用,然而传统的光流法跟踪算法由于其精度不高而影响了其实用性。针对这一问题提出一种基于回测光流法的结构线端点跟踪方法。将图像上的建筑结构线的端点作为目标特征,在序列图像的当前参考帧进行特征检测,利用光流跟踪法得到特征在下一帧图像上的对应位置;进一步将跟踪到的特征位置点用于回测跟踪,将回测跟踪的结果与参考帧原始检测到的特征位置进行比较,排除掉误差大的特征点,最终获得有效特征检测结果。将改进后的光流法应用于视觉里程计,实验结果表明,结构线端点特征稳定,回测光流跟踪精度较高,视觉里程计的计算轨迹精度比应用传统光流法有明显提高。 展开更多
关键词 光流法 特征跟踪 回测 视觉里程计 图像特征检测
融合特征光流与角点特征的图像特征匹配算法研究
12
作者 赵明富 陈兵 +1 位作者 宋涛 曹利波 《半导体光电》 CAS 北大核心 2019年第4期539-545,549共8页
图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合... 图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。 展开更多
关键词 金字塔特征光流 特征匹配 视觉里程计 ORB特征 RANSAC
视觉里程计算法研究综述 预览
13
作者 慈文彦 黄影平 胡兴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2561-2568,共8页
视觉里程计通过分析相机获取的图像流信息估计移动机器人的位姿。为了深入分析视觉里程计算法的发展现状,结合一些先进的视觉里程计系统,综述了视觉里程计的相关技术以及最新的研究成果。首先简述了视觉里程计的概念和发展历程,介绍了... 视觉里程计通过分析相机获取的图像流信息估计移动机器人的位姿。为了深入分析视觉里程计算法的发展现状,结合一些先进的视觉里程计系统,综述了视觉里程计的相关技术以及最新的研究成果。首先简述了视觉里程计的概念和发展历程,介绍了视觉里程计问题的数学描述和分类方法;然后,详细阐述了视觉里程计的关键技术,包括特征模块、帧间位姿估计和减少漂移;此外,还介绍了基于深度学习的视觉里程计的发展动态。最后,总结了视觉里程计目前存在的问题,展望了未来的发展趋势。 展开更多
关键词 机器视觉 视觉里程计 位姿估计 视觉导航 移动机器人 深度学习
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双舵轮AGV视觉里程计的设计方法 预览
14
作者 梅瑞冬 张捷 +2 位作者 李强 刘超 王书亭 《计算机系统应用》 2019年第7期228-233,共6页
针对双舵轮AGV在地面崎岖不平和轮胎打滑的情况下编码器失效的问题.本文提出一种使用价格低廉的RGB-D相机做视觉里程计的方案,避免了双舵轮AGV直接运动学建模导致里程计航迹推算累积误差过大的问题.本文采用ORB算子对图像进行特征提取... 针对双舵轮AGV在地面崎岖不平和轮胎打滑的情况下编码器失效的问题.本文提出一种使用价格低廉的RGB-D相机做视觉里程计的方案,避免了双舵轮AGV直接运动学建模导致里程计航迹推算累积误差过大的问题.本文采用ORB算子对图像进行特征提取和匹配,使用ICP的方法进行位姿估计.然后在Linux+ROS平台下搭建视觉里程计,并且和激光雷达数据融合,通过粒子滤波算法进行定位.最后,分别在不同环境下对比了编码器和视觉里程计的定位效果,并验证了整个系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 自动定位和建图 自动引导小车 视觉里程计 双舵轮
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基于自适应外点剔除与解耦算法的视觉里程计
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作者 刘世蔷 黄影平 +1 位作者 胡兴 慈文彦 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期172-178,共7页
针对视觉里程计内点确定的问题,提出了一种基于自适应外点剔除与解耦算法的视觉里程计方法.采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算子检测特征点.采用经光流归一化的重投影误差作为内点评判标准,归一化的重投影误差与特征点的深度... 针对视觉里程计内点确定的问题,提出了一种基于自适应外点剔除与解耦算法的视觉里程计方法.采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算子检测特征点.采用经光流归一化的重投影误差作为内点评判标准,归一化的重投影误差与特征点的深度及位置无关.自运动估计分为两步:先使用改进的5-point RANSAC方法结合球形线性插值求解优化的旋转参数;然后采用两帧间光束法平差,结合归一化的重投影误差去除外点,迭代循环到最大次数或内点集合不变,得到最优的平移参数.采用公共数据集KITTI对算法进行测试,实验表明本文算法较之传统的采用固定阈值重投影误差评估内点并同时估计6自由度的方法,在外点剔除方面有显著提升,与同类视觉里程计方法相比在精度上也有提升. 展开更多
关键词 视觉里程计 外点剔除 重投影误差 旋转—平移解耦 ORB
基于ROS的惯性和视觉里程计的机器人室内定位 预览
16
作者 龚学锐 闵华松 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第5期106-110,共5页
高精度定位是室内移动机器人的基础,针对视觉里程计在室内定位中存在的精度与累计误差的问题,提出基于ORB-SLAM2与IMU的VIORB-SLAM2视觉惯性组合定位方法,首先建立视觉里程计与机器人的坐标系联系。然后利用惯性传感器构建机器人运动预... 高精度定位是室内移动机器人的基础,针对视觉里程计在室内定位中存在的精度与累计误差的问题,提出基于ORB-SLAM2与IMU的VIORB-SLAM2视觉惯性组合定位方法,首先建立视觉里程计与机器人的坐标系联系。然后利用惯性传感器构建机器人运动预测模型,基于Kinect使用ORB-SLAM2输出视觉里程计作为机器人位姿更新,通过扩展卡尔曼滤波器对视觉里程计与IMU输出的位姿进行最优估计。设计了硬件和软件平台对提出的方法进行实验。实验表明该方法优于单独使用传统的轮式里程计与视觉里程计,有效提高了机器人移动过程中的定位精度,减少误差累积。 展开更多
关键词 ORB-SLAM2 视觉里程计 室内定位 IMU 扩展卡尔曼滤波
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基于单目深度估计的视觉里程计算法 预览
17
作者 郭爽 《无人系统技术》 2019年第3期28-36,共9页
在各类视觉里程计算法所使用的传感器中,单目相机由于成本小、质量轻、功耗低的优势,更加适应小型移动平台的应用场景。但由于单目相机无法获取场景的深度信息,因此各类单目视觉里程计或SLAM算法都不可避免地存在尺度不确定性的缺陷。... 在各类视觉里程计算法所使用的传感器中,单目相机由于成本小、质量轻、功耗低的优势,更加适应小型移动平台的应用场景。但由于单目相机无法获取场景的深度信息,因此各类单目视觉里程计或SLAM算法都不可避免地存在尺度不确定性的缺陷。针对这个问题,提出了一种基于单目深度估计的视觉里程计算法,将单目深度估计模块加入了半直接法单目视觉里程计中,为其建图线程中的深度滤波器提供良好的初值,克服了尺度不确定问题,提高了视觉里程计算法的精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 单目深度估计 视觉里程计 尺度不确定性 深度学习 导航与定位
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基于空间约束ICP的改进视觉里程计 预览
18
作者 章弘 胡士强 《计算机仿真》 北大核心 2019年第8期222-226,共5页
针对传统的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在视觉里程计应用中存在的外点干扰与相机偶然大运动导致的位姿估计不准确或失效问题,提出基于空间约束ICP算法的相机位姿估计方法与帧对模型与帧间估计的切换策略,提高位姿估计... 针对传统的迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法在视觉里程计应用中存在的外点干扰与相机偶然大运动导致的位姿估计不准确或失效问题,提出基于空间约束ICP算法的相机位姿估计方法与帧对模型与帧间估计的切换策略,提高位姿估计准确度和鲁棒性。方法利用彩色深度相机的数学模型和空间约束为每帧图像提取的三维点云中的点赋予不同权值,并在ICP算法起始阶段估计当前帧点云与模型点云重叠率,减少外点对位姿估计的影响。为应对相机的偶然大运动,提出帧间位姿计算与帧对模型位姿计算的切换策略。实验在标准测试数据集下,与典型视觉里程计对比有效提高小规模运动下位姿估计的准确度,同时解决了相机偶然大运动下系统失效问题。 展开更多
关键词 位姿估计 视觉里程计 迭代最近点 卡尔曼滤波器
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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
19
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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单目视觉里程计设计及优化 预览
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作者 欧明华 李翔 《电子科技》 2018年第11期56-59,共4页
对室内复杂场帚具有重复纹理特征,且常规视觉里程计累积误差较大的问题,文中提出一种具有较强鲁棒性和定位精度的视觉定位方法及其优化方法。采用关键帧策略,提取ORB特征用于实现移动机器人视觉里程计,采用FLANN算法匹配相邻图像序... 对室内复杂场帚具有重复纹理特征,且常规视觉里程计累积误差较大的问题,文中提出一种具有较强鲁棒性和定位精度的视觉定位方法及其优化方法。采用关键帧策略,提取ORB特征用于实现移动机器人视觉里程计,采用FLANN算法匹配相邻图像序列的特征点对,进而通过RANSAC算法剔除误匹配的特征点,估计移动机器人的位姿信息。构建最小二乘问题,利用非线性优化库酲。对移动机器人位姿进行优化,实验结果验证了基于关键帧策略的视觉里程计的实时性及优化算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 视觉里程计 视觉定位 特征点 基础矩阵 位姿优化
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