【摘 要】
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提出一种针对误匹配情况下的双目视觉里程计,以适应复杂环境下的位姿估计。系统在特征匹配的位姿估计模型基础上,考虑复杂环境下错误匹配的情况,对于前后两帧图像提取的特征
【基金项目】
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国家自然基金(61433016)
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提出一种针对误匹配情况下的双目视觉里程计,以适应复杂环境下的位姿估计。系统在特征匹配的位姿估计模型基础上,考虑复杂环境下错误匹配的情况,对于前后两帧图像提取的特征点,通过最近邻匹配后,建立基于网格的运动统计模型将错误匹配剔除,将置信度较高的匹配对进行跟踪处理,进而提高位姿估计精度。采用局部光束平差法优化位姿估计,达到累积误差最小化。在地图点的初始化过程中,考虑左右视图匹配质量较高的特征点三角化,提高系统的鲁棒性。数据集实验表明,该改进有效地提高了系统复杂环境下的定位精度。
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