【摘 要】
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同时定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization And Mapping）技术，突破了传统的GPS与二维码定位的环境依赖性，仅依靠自身携带的相机作为视觉传感器，通过一系列的图像处理算法，完成相机位姿的估计，进而在世界坐标系下标定相机的运动轨迹。同时，对相机采集的有效帧结合位姿估计值，便可以重现相机所在空间的稠密地图。本文将从视觉SLAM（Simultaneous L
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同时定位与地图构建（SLAM,Simultaneous Localization And Mapping）技术，突破了传统的GPS与二维码定位的环境依赖性，仅依靠自身携带的相机作为视觉传感器，通过一系列的图像处理算法，完成相机位姿的估计，进而在世界坐标系下标定相机的运动轨迹。同时，对相机采集的有效帧结合位姿估计值，便可以重现相机所在空间的稠密地图。本文将从视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）技术传统的原理如相机模型、特征点的提取与匹配等出发并做出改进，结合RGB-D相机的应用，进而详细阐述各物理模型的实现方法，经过优化之后，以此作为视觉里程计的最终框架，完成视觉里程计的设计。
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