【摘 要】
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由于相机的曝光时间、渐晕效应等因素,场景中的同一点在不同图像中可能具有不同的像素强度,导致提取的边缘像素的分布情况有较大的差异,使得基于边缘对准的SLAM算法性能下降.针对这一问题,提出了一种集成光度在线标定的边缘对准视觉SLAM方法.通过估计渐晕系数和曝光时间来校正图像,有效改善了边缘提取的质量.并在位姿估计中合理设计残差项的权重系数,有效提升了系统多次运行的稳定性.在TUM数据集上的实验结果表明,提出的算法相较原有的算法误差更小,轨迹均方根误差减少约55％,并且有效消除了稀疏建图中的重叠.同时与目前常
【机 构】
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微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室,南京 210096;东南大学仪器科学与工程学院,南京 210096
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由于相机的曝光时间、渐晕效应等因素,场景中的同一点在不同图像中可能具有不同的像素强度,导致提取的边缘像素的分布情况有较大的差异,使得基于边缘对准的SLAM算法性能下降.针对这一问题,提出了一种集成光度在线标定的边缘对准视觉SLAM方法.通过估计渐晕系数和曝光时间来校正图像,有效改善了边缘提取的质量.并在位姿估计中合理设计残差项的权重系数,有效提升了系统多次运行的稳定性.在TUM数据集上的实验结果表明,提出的算法相较原有的算法误差更小,轨迹均方根误差减少约55％,并且有效消除了稀疏建图中的重叠.同时与目前常用的特征点法ORB-SLAM3进行了对比,所提出的方法在弱纹理环境中具有明显优势.
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