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为您找到包含“visual-inertial slam”的内容共2

张南岳,张代胜

2020-05-19

单目视觉惯导的SLAM初始化阶段是整个系统重要且脆弱的一部分,需要一个鲁棒的初始化过程以确保系统的可用性。针对初始化过程中容易出现位姿估计不准确而导致整个系统定位漂移的问题,本文在VINS-Mono的系统框架下,提出了一种基于模型选择的自动初始化方法,使SLAM系统可以根据不同场景自动选择合适的模型来完成联合初始化,得到系统初始值。在Euroc公开数据集的实验验证了该方法的有效性,实验结果表明改进后的VINS-Mono系统的精度和鲁棒性都得到了提高。

合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥 230009,合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥 230009

#计算机科学技术#

本文收录在中国科技论文在线精品论文,2020,13(4):422-431.

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于艺晗,张洪刚

2021-04-22

同时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术可以解决自我定位和环境感知的问题,其被广泛地应用在无人驾驶、机器人导航等领域中。目前的视觉SLAM技术大多是在像素或特征点级别进行定位与地图的构建。但在现实的环境场景中,除了这些几何特征还存在大量的物体信息,将这些物体信息融入到视觉SLAM技术中有利于增强视觉SLAM系统对环境场景空间结构的理解,是视觉SLAM技术的重要发展方向。本文基于物体检测过程,设计实现了物体级视觉惯导联合优化算法。通过惯导数据、视觉数据以及物体信息的误差构造了一个非线性优化问题,通过对优化问题的求解得到较优的状态估计结果。一定程度上提高了系统的鲁棒性和精确度,进一步加深了对场景的理解,实现了带物体标签的点云地图构建和大规模的系统定位,并通过实验验证了本文方法的有效性。

北京邮电大学人工智能学院 北京市 100876,北京邮电大学人工智能学院 北京市 100876

#计算机科学技术#

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