光照魯棒的視覺(jué)SLAM算法研究
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1?LSD-SLAM實(shí)驗(yàn)效果??[5]
?山東大學(xué)碩土學(xué)位論文???失、匹配失效等問(wèn)題,使算法的性能下降。因此,本文主要圍繞如何提??升視覺(jué)SLAM算法的光照魯棒性開(kāi)展第一章的研究。??1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀??Davison?A等人[2]在2007年提出的Mono-SLAM,追蹤前端稀疏的??特征點(diǎn),采用擴(kuò)展卡爾曼濾波....
圖1-2?SVO實(shí)驗(yàn)效果??為了提高系統(tǒng)的魯棒性,Kim?P等人[7]在2015年提出Patch-based??VO,使用線性照明模型來(lái)補(bǔ)償?shù)木植苛炼茸兓,增?qiáng)了系統(tǒng)在光照突變??
?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???mi??m¥-^??圖1-2?SVO實(shí)驗(yàn)效果??為了提高系統(tǒng)的魯棒性,Kim?P等人[7]在2015年提出Patch-based??VO,使用線性照明模型來(lái)補(bǔ)償?shù)木植苛炼茸兓,增?qiáng)了系統(tǒng)在光照突變??時(shí)的魯棒性,但是對(duì)場(chǎng)景紋理特征具有較高的依賴性。??....
圖1-3?ORB-SLAM實(shí)驗(yàn)效果??nl.丨[1<)]2016DSO,
?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???mi??m¥-^??圖1-2?SVO實(shí)驗(yàn)效果??為了提高系統(tǒng)的魯棒性,Kim?P等人[7]在2015年提出Patch-based??VO,使用線性照明模型來(lái)補(bǔ)償?shù)木植苛炼茸兓鰪?qiáng)了系統(tǒng)在光照突變??時(shí)的魯棒性,但是對(duì)場(chǎng)景紋理特征具有較高的依賴性。??....
圖1-4?DSO實(shí)驗(yàn)效果??Ruben等人[11]在2017年提出的PL-SLAM,前端采用LSD線段檢??測(cè)算法[12]提取并跟蹤場(chǎng)景中的線段信息,實(shí)現(xiàn)了視覺(jué)里程計(jì)的定位和建??
?山東太學(xué)碩上學(xué)位論文???度和魯棒性,但是沒(méi)有閉環(huán)檢測(cè)與重定位功能。DSO部分實(shí)驗(yàn)效果如圖??1-4所示。?????I?/?.1?ir??圖1-4?DSO實(shí)驗(yàn)效果??Ruben等人[11]在2017年提出的PL-SLAM,前端采用LSD線段檢??測(cè)算法[12]提取并跟蹤場(chǎng)景中的....
本文編號(hào):3931739
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