融合点线特征的视觉惯性同时定位及建图OA北大核心CSTPCD
Visual-inertia simultaneous localization and mapping based on point-and-line features
为了解决移动机器人在低纹理场景中的定位精度较低且容易跟踪丢失问题,本文设计了一种点线特征提取和匹配策略,并以此构建了视觉惯性同时定位和建图系统.提出线特征提取和匹配算法,通过改良线特征提取算法的隐藏参数,提高了线特征提取的精度.利用点线特征不同匹配筛选框架减少误匹配的数目,得出了可以应用于视觉惯性同时定位和建图系统的线特征提取匹配算法.在现有视觉惯性框架中引入提出的线特征约束,搭建了能在未知低纹理环境下鲁棒运行的视觉惯性同时定位及建图系统.研究表…查看全部>>
The accuracy of mobile robot localization in low-texture scenes is often compromised,leading to frequent tracking loss.To solve this problem,this study proposes an innovative point-line feature extraction and matching strategy incorporated into the visual-inertial simultaneous localization and mapping(SLAM)system.The approach begins by proposing a line feature extraction and matching algorithm.Refining the hidden parameters of the line feature extraction alg…查看全部>>
姚建均;李英朝;吴杨;唐瑞卓;于新达;闫宇坤
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计算机与自动化
同时定位及建图点线特征视觉惯性里程计单目视觉移动机器人感知特征匹配低纹理回环检测
simultaneous localization and mappingpoint-and-line featuresvisual-inertial odometermonocular vi-sionmobile robot perceptionfeature matchinglow textureloop detection
《哈尔滨工程大学学报》 2024 (4)
771-778,8
黑龙江省自然科学基金项目(E2018019).
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