【摘 要】
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针对视觉与惯导信息融合的同时定位与地图构建中,因使用场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失,以及线特征容易错误关联的问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法.该算法首先使用惯导信息辅助系统前端进行点线特征数据关联,跟踪相机位姿;然后,在系统后端根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权,采用非线性优化的形式进行状态估计,并为系统前端提供局部地图信息;最后,使用点线综合的视觉词典进行回环检测,当检测到回环时,对系统中各状态量进行全局优化.基于EuRoC数据集以及KITTI数据集
【机 构】
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海军工程大学兵器工程学院,武汉430033;海装某军事代表局,上海200001
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针对视觉与惯导信息融合的同时定位与地图构建中,因使用场景缺少纹理和相机图像模糊导致的点特征缺失,以及线特征容易错误关联的问题,提出了一种融合点线特征的双目视觉-惯导SLAM算法.该算法首先使用惯导信息辅助系统前端进行点线特征数据关联,跟踪相机位姿;然后,在系统后端根据点线特征的丰富程度对点线特征的重投影残差进行加权,采用非线性优化的形式进行状态估计,并为系统前端提供局部地图信息;最后,使用点线综合的视觉词典进行回环检测,当检测到回环时,对系统中各状态量进行全局优化.基于EuRoC数据集以及KITTI数据集的实验结果表明:该双目视觉-惯导SLAM算法可以有效剔除线特征误匹配,提高系统前端的跟踪精度,而点线综合的视觉词典可以提升系统回环检测的准确率.
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