室内环境下基于图优化的视觉惯性SLAM方法

发布时间：2018-11-21 20:53

【摘要】：基于图优化的即时定位与同步构图(SLAM)方法是在视觉里程计运动估计的基础上通过增加一个回环检测,从而对非线性多约束进行优化来提高定位精度。在视觉运动估计中,针对视觉特征点匹配错误率高的问题,提出了一种ORB特征点聚类抽样匹配跟踪的方法。在位姿图优化上,提出了一种改进型的回环检测方法,减少了两种错误匹配的可能性。最后将视觉SLAM与惯性导航进行组合,提高了系统的稳定性和定位精度。使用公开的室内SLAM测试数据集进行仿真,结果表明,该方法的定位均方根误差在厘米级,生成的点云地图清晰可见。
[Abstract]:The real-time localization and synchronous composition (SLAM) method based on graph optimization is based on the motion estimation of visual odometer by adding a loop detection to optimize the nonlinear multi-constraints to improve the positioning accuracy. Aiming at the problem of high error rate of visual feature point matching in visual motion estimation, a method of ORB feature point clustering sampling matching tracking is proposed. In the optimization of pose graph, an improved backloop detection method is proposed, which reduces the possibility of two kinds of error matching. Finally, visual SLAM and inertial navigation are integrated to improve the stability and positioning accuracy of the system. The simulation results show that the root-mean-square error of the method is in centimeter order and the point cloud map is clearly visible.
【作者单位】： 微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室;东南大学仪器科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51175082,61473085)
【分类号】：TP242;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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