【摘 要】
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无人机将在未来少人或无人采矿中发挥重要作用,而位姿估计则是实现井下无人机自主巡检的关键.针对井下巷道照度分布不均匀和动态复杂环境的特点,提出采用慕尼黑工业大学深度图像(TUM RGB-D)数据集对深度神经网络模型进行预训练的方法,提取巷道特征路标点.为实现具有真实尺度信息的位姿估计,首先利用机载相机三维深度数据流恢复网络特征点深度,然后建立帧间匹配巷道路标点最小二乘模型,最后采用奇异值分解的方法获
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无人机将在未来少人或无人采矿中发挥重要作用,而位姿估计则是实现井下无人机自主巡检的关键.针对井下巷道照度分布不均匀和动态复杂环境的特点,提出采用慕尼黑工业大学深度图像(TUM RGB-D)数据集对深度神经网络模型进行预训练的方法,提取巷道特征路标点.为实现具有真实尺度信息的位姿估计,首先利用机载相机三维深度数据流恢复网络特征点深度,然后建立帧间匹配巷道路标点最小二乘模型,最后采用奇异值分解的方法获得无人机位姿.开发了手持移动传感器数据采集系统,完成传感器相对位置标定,采集真实巷道环境数据并进行实验.
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