【摘要】：基于圖優(yōu)化的即時定位與同步構(gòu)圖(SLAM)方法是在視覺里程計運動估計的基礎(chǔ)上通過增加一個回環(huán)檢測,從而對非線性多約束進(jìn)行優(yōu)化來提高定位精度。在視覺運動估計中,針對視覺特征點匹配錯誤率高的問題,提出了一種ORB特征點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)檢測方法,減少了兩種錯誤匹配的可能性。最后將視覺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。使用公開的室內(nèi)SLAM測試數(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,生成的點云地圖清晰可見。
[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)教育部重點實驗室;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51175082,61473085)
【分類號】：TP242;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2348234