【摘 要】
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针对基于视觉的同时定位与地图构建(SLAM)系统在快速运动和特征不足时存在精度低和跟踪易失败的问题,提出了一种基于紧耦合的非线性优化的立体视觉-惯导SLAM(visual inertial
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(11372309,61304017),吉林省科技发展计划重点项目(20150204074GX,20160204010NY),省院合作科技专项资金项目(2017SYHZ0024),中科院青促会项目(2014192)
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针对基于视觉的同时定位与地图构建(SLAM)系统在快速运动和特征不足时存在精度低和跟踪易失败的问题,提出了一种基于紧耦合的非线性优化的立体视觉-惯导SLAM(visual inertial SLAM,VI-SLAM)算法.首先,以关键帧的位姿作为约束,初始化惯性测量单元(IMU)的偏差,并根据IMU预积分预测当前帧的位姿;然后,在后端优化中采取非线性局部平滑的方法,融合视觉SLAM的位姿估计与IMU预积分;并通过回环检测消除累积误差,采用图优化算法进行全局地图优化.通过EuRoC数据集验证该系统的性能,对
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