【摘 要】
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由于原始TSDF（Truncated Signed Distance Function, TSDF）模型仅考虑相邻时间上的关联，误差将不可避免的累积到下一时刻，无法构建全局一致的地图。为了实时精确的建立大场景稠密
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61175087);北京工业大学2017智能制造领域大科研推进计划资助项目(No.040000546317552)
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由于原始TSDF（Truncated Signed Distance Function, TSDF）模型仅考虑相邻时间上的关联，误差将不可避免的累积到下一时刻，无法构建全局一致的地图。为了实时精确的建立大场景稠密3D地图，对TSDF模型进行了改进。首先，构筑相机位姿模型和加权融合3D点截断信息的TSDF模型，用于准确表示创建物体的表面。其次，提出一种改进的回环检测方法，并将其与随机蕨类彩色图像编码化相结合，进而优化TSDF模型，即混合优化位姿模型。最后，使用g2o图优化库解算约束函数，建立数据集间的优化边
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