【摘 要】
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针对复杂室内环境下视觉SLAM定位存在实时性差、轨迹漂移等问题,本文提出了一种基于图像特征提取方法的ORBSLAM算法。该算法在前端中提高图像特征检测与匹配的效率和精度,引
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502105);江苏省自然科学基金(BK20161181);国家自然科学基金(41371423);江苏高校品牌专业建设工程(PPZY2015B144)
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针对复杂室内环境下视觉SLAM定位存在实时性差、轨迹漂移等问题,本文提出了一种基于图像特征提取方法的ORBSLAM算法。该算法在前端中提高图像特征检测与匹配的效率和精度,引入闭环检测策略优化相机位姿轨迹,提高定位精度。以不同来源图像对比分析不同特征提取算法SIFT、SURF、ORB的有效性,运用该算法估计机器人运动轨迹,与真实轨迹相对位姿误差为0.144 8 m,试验表明所提出的方法切实可行,具有较高的稳健性。
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