基于視覺詞典BOW的三維SLAM算法
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標簽：SLAM(31640)
針對傳統濾波器方法解決機器人同時定位與地圖創建（ SLAM）時的誤差積累問題，提出了一種基于視覺詞典（BOW）的三維SLAM算法，以有效解決機器人長時間運動下誤差積累的問題。相比圖優化SLAM中常用的隨機檢測和Kd樹（Kd-Tree）算法，采用基于樹結構的視覺詞典閉環檢測算法來提高相似場景的檢索效率。首先采用基于CPU的特征提取算法提取圖像特征，并利用交叉匹配和k最近鄰（kNN）算法取得圖像中魯棒性較強的內點；然后通過基于隨機抽樣一致性奇異值分解（ RANSAC SVD）算法計算出相鄰幀的初始位姿變換，并利用通用迭代最近點（G—ICP）算法進行優化，得到高精度的位姿變換；最后利用增量平滑和建圖（iSAM）圖優化方法得出最終位姿，拼接出高精度的點云地圖和運動軌跡。標準數據集的測試表明，所提算法在復雜情況下具有良好的魯棒性和精度。
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