【摘 要】
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The detecting and matching efficiency of scale-invariant feature transform (SIFT) method,which is widely used in simultaneous localization and mapping (SLAM
【机 构】
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The Seventh Research Division, Beihang University(BUAA), Beijing 100191, China
【出 处】
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第九届中国多智能体系统与控制会议(MASC2013)
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The detecting and matching efficiency of scale-invariant feature transform (SIFT) method,which is widely used in simultaneous localization and mapping (SLAM),has received a lot of attention from researchers.Through local information extraction,principal component analysis (PCA) and a matching correction procedure,a dimension-reduced SIFT approach is introduced in this paper,which greatly cuts down the processing time cost and tremendously improves the matching accuracy.Based on the combination of the improved SIFT approach with an extended Kalman filter (EKF) method,simulations on localization and mapping of mobile robots are carried out.The simulation results show the efficiency of our approach.
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