【摘 要】
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在移动机器人三维视觉SLAM中,针对点云配准过程存在的匹配误差较大、效率低下的问题,提出一种分层式点云配准策略。利用RANSAC算法对可能存在的误匹配点进行剔除完成初始配准
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,重庆邮电大学光电工程学院
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在移动机器人三维视觉SLAM中,针对点云配准过程存在的匹配误差较大、效率低下的问题,提出一种分层式点云配准策略。利用RANSAC算法对可能存在的误匹配点进行剔除完成初始配准,对所得内点进行最小二乘算法下机器人相邻位姿的估计,并采用改进的ICP算法完成精确配准,最后采用g20优化方法对移动机器人位姿进行优化。针对点云拼接结果中存在重复点过多以及空洞的问题,引入基于体积空间融合的匹配算法对空洞进行填补。实验验证了本文所提方法能够准确重构出环境三维模型和精确估计出移动机器人的运动轨迹,并有效去除拼接结果中的重复点,填补了空洞。
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