【摘要】：基于圖優(yōu)化的即時(shí)定位與同步構(gòu)圖(SLAM)方法是在視覺(jué)里程計(jì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)的基礎(chǔ)上通過(guò)增加一個(gè)回環(huán)檢測(cè),從而對(duì)非線性多約束進(jìn)行優(yōu)化來(lái)提高定位精度。在視覺(jué)運(yùn)動(dòng)估計(jì)中,針對(duì)視覺(jué)特征點(diǎn)匹配錯(cuò)誤率高的問(wèn)題,提出了一種ORB特征點(diǎn)聚類抽樣匹配跟蹤的方法。在位姿圖優(yōu)化上,提出了一種改進(jìn)型的回環(huán)檢測(cè)方法,減少了兩種錯(cuò)誤匹配的可能性。最后將視覺(jué)SLAM與慣性導(dǎo)航進(jìn)行組合,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和定位精度。使用公開(kāi)的室內(nèi)SLAM測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,該方法的定位均方根誤差在厘米級(jí),生成的點(diǎn)云地圖清晰可見(jiàn)。
[Abstract]:The real-time localization and synchronous composition (SLAM) method based on graph optimization is based on the motion estimation of visual odometer by adding a loop detection to optimize the nonlinear multi-constraints to improve the positioning accuracy. Aiming at the problem of high error rate of visual feature point matching in visual motion estimation, a method of ORB feature point clustering sampling matching tracking is proposed. In the optimization of pose graph, an improved backloop detection method is proposed, which reduces the possibility of two kinds of error matching. Finally, visual SLAM and inertial navigation are integrated to improve the stability and positioning accuracy of the system. The simulation results show that the root-mean-square error of the method is in centimeter order and the point cloud map is clearly visible.
【作者單位】： 微慣性儀表與先進(jìn)導(dǎo)航技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51175082,61473085)
【分類號(hào)】：TP242;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2348234