【摘 要】
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针对1点RANSAC（Random Sample Consensus）单目视觉EKF（Extended Kalman Filter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉
【机 构】
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火箭军工程大学控制工程系,火箭军工程大学士官学院,四川理工学院自动化与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61203189）, 陕西省自然科学基金（2015JQ6226）
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针对1点RANSAC（Random Sample Consensus）单目视觉EKF（Extended Kalman Filter）算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1点RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明：该算法能够有效地解决1点RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高
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