面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建
发布时间：2017-10-11 00:30
本文关键词：面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建
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【摘要】：基于单目相机的同时定位与地图构建方法容易随着场景不断扩大而造成累积误差.尤其对于大尺度场景,误差累积往往非常明显,导致循环回路无法有效闭合.虽然集束调整技术能通过闭合循环回路来有效地消除误差累积,然而对于大尺度场景,传统的集束调整方法由于存在内存和效率两方面的瓶颈,在实时的同时定位与地图构建上进行应用时会受到很大限制.本文基于我们之前的离线运动推断结构方面的研究工作研制了一个新的面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建系统,将其中的一些关键技术进行改进和替换,使之适用于实时的同时定位与地图构建.具体来说,提出了一种新的基于非连续帧特征匹配的在线回路检测方法,能自动检测循环回路并高效匹配不同子序列上的相同特征点,并采用基于分段的集束调整方法进行高效的回路闭合,可以在有限的内存空间下进行高效的全局优化,消除误差累积.实验中分别在我们自己拍摄的数据集和KITTI数据集上定性和定量地对比了两个目前最好的单目同时定位与地图构建系统,验证了所提方法的有效性.
【作者单位】： 浙江大学CAD&CG国家重点实验室;浙江大学工业信息物理融合系统协同创新中心;
【关键词】： 同时定位与地图构建 大尺度场景 运动推断结构 集束调整 特征匹配
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61232011,61272048) 中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:2015XZZX005-05) 全国优秀博士学位论文作者专项资金(批准号:201245)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言 同时隹位与地\l构逢_儒称SLAM(台ta他翁1.0你Ez袖!姐attd 自身实时定位,同时恢复未知环境的3雒结构.SLAM是计算机视觉:和机器人领域的一个基本问题,同时也是X椙肯质怠⑿槟庀质怠⒒魅撕臀奕思菔坏扔τ弥械囊幌罟丶幕〖际，
本文编号：1009508
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