【摘 要】
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针对传统的基于深度信息的喷雾车轨迹优化方法存在定位精度差、浮点漂移、深度信息帧易丢失等问题,提出了一种融合深度信息的全局非线性轨迹优化方法。在喷雾车前进过程中使
【基金项目】
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江苏省国际科技合作项目(BZ2017067),江苏省重点研发计划项目(BE2018372),江苏省自然科学基金项目(BK20181443),镇江市重点研发计划项目(NY2018001),江苏高校青蓝工程项目和江苏高校优势学科项目(PAPD).
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针对传统的基于深度信息的喷雾车轨迹优化方法存在定位精度差、浮点漂移、深度信息帧易丢失等问题,提出了一种融合深度信息的全局非线性轨迹优化方法。在喷雾车前进过程中使用RealSense传感器实时获取连续彩色信息帧,提取并优化重叠区域的FAST特征点,计算BRIEF描述子,通过快速最近邻算法进行特征匹配,并使用Nanoflann算法加速特征匹配过程。在获取连续关键帧的匹配点对后,对特征点对进行校验,剔除误匹配点对,利用对极几何融合深度信息计算两相邻关键帧部分匹配点对的本质矩阵,并针对剩余匹配点对进行重投影获取重
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