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稀疏和稠密的VSLAM的研究進展

發(fā)布時間:2017-07-08 02:01

  本文關鍵詞:稀疏和稠密的VSLAM的研究進展


  更多相關文章: 計算機視覺 同時定位和地圖構建 特征配準 直接配準 圖優(yōu)化 深度學習


【摘要】:從稀疏的方法和稠密的方法兩個方面對基于視覺的同時定位和地圖構建(VSLAM)進行綜述,重點闡述各個方面的關鍵技術和最新的研究進展,對比分析不同方法的優(yōu)缺點和實現(xiàn)難點.介紹了深度學習技術應用到VSLAM領域的研究進展,并討論了二者相互促進的結合方式.最后,展望了實時VSLAM的未來研究方向.
【作者單位】: 裝甲兵工程學院控制工程系;
【關鍵詞】計算機視覺 同時定位和地圖構建 特征配準 直接配準 圖優(yōu)化 深度學習
【分類號】:TP242;TP391.41
【正文快照】: 1引言(Introduction)同時定位和地圖構建[1](SLAM)算法是在基于傳感器數(shù)據(jù)創(chuàng)建環(huán)境地圖的同時跟蹤攝像機的當前位姿,將攝像機作為感知環(huán)境的傳感器則稱為視覺SLAM(vision-based SLAM,VSLAM).實時、高精度且魯棒的SLAM算法是一切機器人實現(xiàn)導航、路徑規(guī)劃和自主導航甚至高級別

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本文編號:532587

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