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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3.58 m,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。 相似文献
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针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图. 相似文献
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针对利用单目相机采集的图像序列进行实时车载平台位姿估计问题,对比了不同单目半直接典型算法的原理和试验结果以及不同场景、运动状态、光照和耦合因素下的同名点跟踪算法、长时间场景稳健的高精度位姿估计方法、位姿优化方法的试验结果。通过与两个典型半直接MVO算法进行了计算过程多个阶段和计算结果多个方面的对比,得出每个阶段和整体结果更好的计算方法;最终总结提出了一种场景稳健的单目半直接视觉里程计算法并利用序列真实数据进行了试验验证。试验结果表明,该算法的长时间位姿估计的场景稳健性和计算精度均显著优于目前典型的半直接MVO算法,位姿估计精度比ERL算法提升10%以上,计算效率与典型的ERL算法相当,能够满足各类单目视觉里程计应用场景需求。 相似文献
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为了提高视觉SLAM相机位姿估计的计算效率,提出一种直接位姿估计方法。该方法无需逐帧进行特征提取和影像匹配,直接根据像点辐射信息构建非线性优化问题求解相机位姿。推导了基于灰度变换系数的直接法位姿估计平差模型及相应的反向构成迭代解法,利用常速运动模型构建合理初值假设,设计相应的关键帧判断与创建准则,并基于ORB-SLAM系统框架进行实现,使其在保留间接法优点的同时,运算速度得以显著提升。实验结果表明:该方法估计每帧位姿仅需5.7 ms,可以在保证同等精度的情况下,达到ORB-SLAM系统2倍以上的整体计算效率,基本满足视频影像实时稳健三维重建的要求。 相似文献
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《测绘科学》2020,(5)
针对传统方法难以直接用大规模测量范围的移动球形全景影像较好地实现三维重建的问题,该文提出基于GPS改进的三维重建方法。采用增量式运动恢复结构算法,基于GPS改进了影像匹配,场景初始化和光束法调整等主要步骤,较好地加快了影像匹配速度,实现大规模影像数据集的EG图的有效构建;减少了两两匹配的误差对初始位姿估计的影响,实现更快更好的模型重建;采用基于GPS位置信息加权的光束法调整优化影像位姿和场景模型,实现三维重建尺度的准确恢复。实验结果表明,本文方法不仅有效地解决了传统增量式运动恢复结构算法在大规模重建过程中丢失影像的问题,还显著地提高了位姿估计效率,并且合理地优化了场景重建效果。 相似文献
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在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。 相似文献
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