【摘 要】
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单目视觉惯性SLAM系统通过追踪人工设计的点特征来恢复位姿,如Shi-Tomasi, FAST等。然而光照或视角变化等挑战性场景中人工特征提取鲁棒性差,易导致位姿计算精度低甚至失败。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,提出一种基于改进SuperPoint网络的单目VINS系统—CNN-VINS,旨在提升挑战性环境下VINS系统的鲁棒性。主要贡献包括:提出改进SuperPoint特征
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室 长沙410082
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单目视觉惯性SLAM系统通过追踪人工设计的点特征来恢复位姿,如Shi-Tomasi, FAST等。然而光照或视角变化等挑战性场景中人工特征提取鲁棒性差,易导致位姿计算精度低甚至失败。启发于SuperPoint网络在特征提取的强鲁棒性,提出一种基于改进SuperPoint网络的单目VINS系统—CNN-VINS,旨在提升挑战性环境下VINS系统的鲁棒性。主要贡献包括:提出改进SuperPoint特征提取网络,通过动态调整检测阈值实现图像特征点均匀检测和描述,构建鲁棒精确的特征关联信息;将改进Super
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