【摘 要】
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针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法。使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数据集和移动机器人验证算法的有效性。实验结果表明,该方法在大部分情况下定位精度优于
【机 构】
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武汉科技大学机器人与智能系统研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61573263）； 湖北省科技支撑基金项目（2015BAA018）； 国家重点研发计划子课题基金项目（2017YFC0806503）；
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针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法。使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数据集和移动机器人验证算法的有效性。实验结果表明,该方法在大部分情况下定位精度优于其它算法,满足移动机器人的实际定位需求。
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