【摘 要】
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利用逆深度参数化方法研究Kinect摄像机在未知环境下的同时定位与地图构建问题。利用SURF特征提取和扩展卡尔曼滤波实现摄像机的位置和环境地图的更新,从而提高算法的精确度
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室
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利用逆深度参数化方法研究Kinect摄像机在未知环境下的同时定位与地图构建问题。利用SURF特征提取和扩展卡尔曼滤波实现摄像机的位置和环境地图的更新,从而提高算法的精确度和鲁棒性;在此基础上有效融合Kinect摄像机采集的图像深度信息,加快滤波算法的收敛速度。实验结果证明了所提方法的有效性和可用性。
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