【摘 要】
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对移动机器人室内单目视觉定位存在的定位精度较低，光照鲁棒性差的问题，提出一种基于改进SIFT的实时惯性视觉定位系统。首先压缩SIFT尺度空间，降低描述子维度；再利用结合位置信息的描述子曼哈顿距离进行FLANN匹配，PROSAC迭代优化。在跟踪阶段结合IMU获取的初值约束匹配，剔除误匹配。在回环检测阶段利用惯导位姿给定位姿初值范围，局部搜索SIFT特征点匹配实现重定位。在室内天花板数据集上验证改进S
【机 构】
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武汉科技大学机器人与智能系统研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1310000）；
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对移动机器人室内单目视觉定位存在的定位精度较低，光照鲁棒性差的问题，提出一种基于改进SIFT的实时惯性视觉定位系统。首先压缩SIFT尺度空间，降低描述子维度；再利用结合位置信息的描述子曼哈顿距离进行FLANN匹配，PROSAC迭代优化。在跟踪阶段结合IMU获取的初值约束匹配，剔除误匹配。在回环检测阶段利用惯导位姿给定位姿初值范围，局部搜索SIFT特征点匹配实现重定位。在室内天花板数据集上验证改进SIFT算法，匹配准确率平均提升12.4%。在室内多个场景验证定位精度，平均定位误差为0.076 m。实验结果表明，所设计的算法能够在算力受限平台实现较精准的实时室内定位。
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