【摘 要】
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未知环境中的定位技术是机器人研究领域中的关键之一。近十年来,同步定位与地图构建(SLAM)技术受到学术界与工业界的广泛关注。SLAM方法中通常以视觉里程计作为其前端,后端采用非线性优化的方式优化地图,并带有基于词袋的闭环检测。文中提出了一种基于多台单目相机的高精度视觉里程计前端,其算法融合了相机阵列中的多视角观测,采用稀疏视觉特征跟踪,并能在线还原地图尺度,同时利用非线性优化更新局部地图并估计系统
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未知环境中的定位技术是机器人研究领域中的关键之一。近十年来,同步定位与地图构建(SLAM)技术受到学术界与工业界的广泛关注。SLAM方法中通常以视觉里程计作为其前端,后端采用非线性优化的方式优化地图,并带有基于词袋的闭环检测。文中提出了一种基于多台单目相机的高精度视觉里程计前端,其算法融合了相机阵列中的多视角观测,采用稀疏视觉特征跟踪,并能在线还原地图尺度,同时利用非线性优化更新局部地图并估计系统状态。
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