【摘 要】
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移动机器人在室内环境中绝对定位受环境因素的影响，定位精度较差甚至失效，因此提出一种室内视觉惯性即时定位系统。在前端采用FAST角点快速特征提取，使用改进的正向和逆向稀疏光流法跟踪匹配，并构建IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）流形预计分离散模型，实现视觉位姿和惯性数据的紧耦合；在后端通过基于关键帧的滑动窗口非线性优化视觉惯性状态量进行位姿校准。与OKVIS、V
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移动机器人在室内环境中绝对定位受环境因素的影响，定位精度较差甚至失效，因此提出一种室内视觉惯性即时定位系统。在前端采用FAST角点快速特征提取，使用改进的正向和逆向稀疏光流法跟踪匹配，并构建IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）流形预计分离散模型，实现视觉位姿和惯性数据的紧耦合；在后端通过基于关键帧的滑动窗口非线性优化视觉惯性状态量进行位姿校准。与OKVIS、VINS-Fusion算法比较，在公开数据集EuRoc中测试，结果表明，移动机器人视觉惯性定位系统在室内场景位姿估计中定位精准，全局轨迹位姿漂移降低，在复杂场景和快速运动状况下鲁棒性良好。
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