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基于視覺詞典BOW的三維SLAM算法

大小:0.83 MB 人氣: 2017-12-22 需要積分:1

  針對傳統(tǒng)濾波器方法解決機(jī)器人同時定位與地圖創(chuàng)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(jī)器人長時間運(yùn)動下誤差積累的問題。相比圖優(yōu)化SLAM中常用的隨機(jī)檢測和Kd樹(Kd-Tree)算法,采用基于樹結(jié)構(gòu)的視覺詞典閉環(huán)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(qiáng)的內(nèi)點(diǎn);然后通過基于隨機(jī)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(diǎn)(G—ICP)算法進(jìn)行優(yōu)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(yōu)化方法得出最終位姿,拼接出高精度的點(diǎn)云地圖和運(yùn)動軌跡。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的測試表明,所提算法在復(fù)雜情況下具有良好的魯棒性和精度。

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