【摘 要】
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传统LK光流法在SLAM中基于光流场的空间一致性假设,在图像阴影、边界及遮挡等处追踪特征点容易失败。假设在微小位移下某窗口内所有像素运动距离一致,在此微小位移下该窗口内
【机 构】
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黑龙江科技大学机械工程学院,辽宁工程技术大学机械工程学院
【基金项目】
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黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(Hkdpt201802)
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传统LK光流法在SLAM中基于光流场的空间一致性假设,在图像阴影、边界及遮挡等处追踪特征点容易失败。假设在微小位移下某窗口内所有像素运动距离一致,在此微小位移下该窗口内所有像素灰度不变,将此作为新的约束与像素运动方程联立,通过拉格朗日乘数法进行求解计算,引入Hessian矩阵判断窗口内各像素点对约束方程的良态性,得到像素准确的运动。结果表明,改进的LK光流法可以使特征点追踪精度提高20.95%,同时耗费时间降低20.30%,有效提升了SLAM前端处理速度。
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