【摘 要】
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针对城市街道准确实时定位的问题,提出将光流跟踪与三焦点张量约束结合的双目视觉里程计方法。为提高运算效率,将图像序列分为关键帧与非关键帧,对关键帧进行常规的特征点检
【机 构】
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信息工程大学导航与空天目标工程学院,北斗导航应用技术河南省协同创新中心
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2015AA7034057A);国家自然科学基金项目(61173077)
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针对城市街道准确实时定位的问题,提出将光流跟踪与三焦点张量约束结合的双目视觉里程计方法。为提高运算效率,将图像序列分为关键帧与非关键帧,对关键帧进行常规的特征点检测与匹配,对非关键帧用Lucas-Kanade光流跟踪特征点对。推导了基于前后帧、左右视图三焦点张量约束的观测方程,顾及动力学方程,组成卡尔曼滤波模型。考虑到观测方程的非线性,采用迭代Sigma点卡尔曼滤波进行解算,解算过程中用RANSAC稳健估计策略提纯匹配,以增强系统整体稳健性。实验结果表明：提出的算法在基本不损失精度（X方向优于5 m,Y方
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