针对单目SLAM具有尺度不确定性、难以应用在移动机器人上应用的问题,提出基于地面匹配的局部尺度恢复方法,该方法先通过相机安装高度和地面方程来计算相机运动,然后根据相机的运动计算单目SLAM的初始化点周围的局部尺度,恢复这一范围内的SLAM结果到实际度量。基于ORB-SLAM框架和KITTI数据进行实验,结果表明该算法能恢复局部的SLAM定位结果,证明了该方法的有效性。
作者:贾哲; 冷建伟 期刊:《计算机工程与科学》 2018年第12期
针对移动机器人的定位与建图问题,提出了基于图优化的单目线特征融合光流的同时定位和地图构建(SLAM)的算法。首先,针对主流视觉SLAM算法因采用点作为特征而导致构建的点云地图稀疏、难以准确表达环境结构信息等缺点,采用直线作为特征来构建地图,并采用图优化方法来提高定位精度和地图构建的准确性。然后,针对定位系统的处理速度很难达到实时性要求,将光流法引入以达到实时定位的效果。实验表明,基于线特征的地图构建有较高的建图...
作者:冯凯; 欧阳瑞镯; 宗天煜; 贾鹏鹏; 缪煜清 期刊:《信息技术》 2017年第10期
基于视觉的同时定位与地图构建(VSLAM)是自主移动机器人导航的关键技术。VSLAM自2004年出现以来各种不同算法层出不穷。文中对其进行了梳理并对其中的主要算法做了分类介绍,最后又对其中每一个模块做了横向对比以求从细节层面加深对算法的理解,进一步明确未来的发展方向。