【摘 要】
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SLAM(同时定位与建图)算法已经应用到了智能机器人、无人机、AR/VR、无人驾驶等领域中,但当前的SLAM算法在运行速度、相机轨迹精度和鲁棒性等方面可以进一步优化。为了提高SL
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SLAM(同时定位与建图)算法已经应用到了智能机器人、无人机、AR/VR、无人驾驶等领域中,但当前的SLAM算法在运行速度、相机轨迹精度和鲁棒性等方面可以进一步优化。为了提高SLAM中相机轨迹的精度,提出了基于稀疏直接法的SLAM算法。在前端中使用改进的Shi-Tomasi特征点检测算法进行特征点的提取。利用基于误差对比的初始化方法进行单目初始化。依据提取的特征点采用直接法进行相机位姿估计,同时利用构建的地图进行位姿优化。在后端中通过对深度值、局部和回环检测模块的优化,以减少相机位姿误差。针对TUM标准数据集,通过对比分析可知,基于稀疏直接法的SLAM算法可以有效地减少误差,相机轨迹误差平均为地图尺寸的4%,优于ORB-SLAM2算法。
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