【摘 要】
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基于特征点法的视觉SLAM系统在运行的过程中,运动过大,环境特征过少都会影响SLAM系统的运行效果。针对这个问题,提出了一种融合IMU的视觉SLAM系统。首先,提取关键点,并结合PN
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基于特征点法的视觉SLAM系统在运行的过程中,运动过大,环境特征过少都会影响SLAM系统的运行效果。针对这个问题,提出了一种融合IMU的视觉SLAM系统。首先,提取关键点,并结合PNP与G2O方法估计相机的最优位姿,并构建地图。然后,统计当前帧关键点数量,若特征点足够少,特征点法无法估计相机的位姿变化,则结合陀螺仪与轮式里程计估计位姿;最后,如果特征点数量增加,提取关键特征,结合PNP与G2O的方法估计相机位姿的变化。通过实验可以看出融合IMU的视觉SLAM系统,可以准确的估计相机相机的位姿变化。
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