基于最小平方中值定理的立体视觉里程计

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提出了一种基于最小平方中值定理(LMedS)的立体视觉里程计方法。利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标,基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪。通过特征点的三维重建,基于最小平方中值定理估计出机器人的运动距离和方向信息。实验表明该方法在不同图像间匹配、三维路标跟踪和机器人运动估计中具有很强的鲁棒性。
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