【摘 要】
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针对室内移动机器人同时定位与建图(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)单目相机算法初始化耗时及尺度不确定问题,提出了一种基于深度相机的SLAM算法.通过深度图直接获得特征点深度信息,能减少计算时间并提升位姿估计精度;使用基于关键帧的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图.基于标准测试集数据集的实验结果表明,特征跟踪统计算法能够有效提
【机 构】
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北京联合大学自动化学院 北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京10010
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会
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针对室内移动机器人同时定位与建图(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)单目相机算法初始化耗时及尺度不确定问题,提出了一种基于深度相机的SLAM算法.通过深度图直接获得特征点深度信息,能减少计算时间并提升位姿估计精度;使用基于关键帧的词袋闭环检测算法,减少了地图的冗余结构,生成了具有一致性的地图.基于标准测试集数据集的实验结果表明,特征跟踪统计算法能够有效提高SLAM系统的建图速度与鲁棒性.
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