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- 基于视差空间的双目视觉里程计北大核心CSCDCSTPCD
- 基于RGB-D相机的室内环境3D地图创建北大核心CSCDCSTPCD
- 基于LK光流法的单目视觉里程计
- 基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法CSTPCD
- 基于Realsense传感器的机器人视觉里程计研究CSTPCD摘要：基于RGB-D传感器能直接获取空间环境的深度信息和图像信息的能力,采用最新的RGB-D传感器(Realsense),实现了室内移动机器人的视觉里程计.首先利用张正友相机标定法对Realsense传感器的彩色摄像头进行标定;接着采用ORB算法实现图像特征点的匹配,并用PROSAC算法进行外点剔除;最后采用PnP算法实现相机姿态的估计,利用g2o库对相机的姿态进行光束法平差优化,并绘出相机的运动轨迹,实现了基于RGB-D传感器的机器人视觉…查看全部>>
- 融合光度和深度的视觉里程计改进算法北大核心CSTPCD摘要：针对视觉里程计中对纹理较少的环境难以获得高精度相机位姿的问题,提出一种融合光度和深度的视觉同步定位与绘图(SLAM)方法.首先构造基于光度和深度的相机位姿优化函数,通过t分布模型计算每个像素点的光度和深度误差权重,对每一帧图像引入帧权重系数λ来平衡光度和深度,并采用中值法求解帧权重λ,求得相机位姿.然后对10个国际标准数据集进行仿真实验,结果表明,对纹理丰富的环境,本方法能够保持DVO SLAM算法的建图精度;对纹理较少的环境,本方法…查看全部>>
- 基于平面单应性的单目视觉里程计设计北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对如何准确获取位姿信息来实现移动机器人的避障问题，提出一种可用于实时获取移动机器人位姿的单目视觉里程计算法。该算法利用单目摄像机获取连续帧间图像路面SURF（Speeded Up Robust Features）特征点；并结合极线几何约束来解决路面特征点匹配较难的问题，通过计算平面单应性矩阵获取移动机器人的位姿变化。实验结果表明该算法具有较高的精度和实时性。
- 基于最小平方中值定理的立体视觉里程计北大核心CSCDCSTPCD
- 火星车自主导航与路径规划技术研究
- 沙质环境中基于视觉的月球车定位方法北大核心CSCDCSTPCD摘要：视觉里程计是月球车上重要的传感器之一，能够实现月球车在松软月面的定位，并对滑转率进行估计．针对沙质的月面模拟环境，为月球车开发了适应能力强的视觉里程算法．首先，研究基于形态学的图像增强算法以保证提取到足够多的特征点；其次，在对极线约束下实现角点的匹配，并且通过优化搜索窗口尺寸和预估搜索方向等方法提高匹配和跟踪的效率；再其次，采用随机抽样一致（RANSAC）算法进行运动估计，计算巡视器在6个自由度上的姿态变化；最后，在月面模拟场地对视觉…查看全部>>