基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法

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针对移动机器人在未知环境下三维运动轨迹估计的问题,提出一种基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法。该方法首先判断场景中纹理结构信息的疏密,自适应选择遮挡边缘特征点、RGB边缘特征点和ORB特征点,然后通过KTL算法匹配后,根据目标帧与参考帧对应特征点深度信息的有无,构建3组方程系统,再通过LM算法最小化对应特征点的投影误差来提高位姿精度,最后利用光束平差法来对机器人的运动轨迹进行整体优化。实验结果表明,在室内场景纹理丰富的条件下,该方法性能与RGBD SLAM相当,在纹理信息稀疏如FR2 slam
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