【摘 要】
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基于特征点的视觉同时定位与构图方法依赖于图像质量以及可提取的特征点数量,且稀疏的特征点不能直观表达环境的结构信息。为此,提出一种将图像的点特征和线段特征融合的双目同时定位与构图方法。算法前端提取图像的点特征和线段特征,进行特征跟踪并完成相机位姿求解,从跟踪线程中分离出特征提取线程,进一步提升了前端线程的帧率。后端采用集束调整对局部地图进行优化,利用基于词袋模型的闭环检测以抑制系统的累积误差。最后结
【机 构】
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西南石油大学电气信息学院,中国石油华北油田通信有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(51607151),四川省创新创业资助项目(S201910615055)
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基于特征点的视觉同时定位与构图方法依赖于图像质量以及可提取的特征点数量,且稀疏的特征点不能直观表达环境的结构信息。为此,提出一种将图像的点特征和线段特征融合的双目同时定位与构图方法。算法前端提取图像的点特征和线段特征,进行特征跟踪并完成相机位姿求解,从跟踪线程中分离出特征提取线程,进一步提升了前端线程的帧率。后端采用集束调整对局部地图进行优化,利用基于词袋模型的闭环检测以抑制系统的累积误差。最后结合点线特征共同构建环境地图。在公开数据集上进行了实验,与当前主流算法相比,提出的算法在保证定位精度的同时
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