基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法

发布时间：2017-08-16 08:20

  本文关键词：基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法

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【摘要】：针对移动机器人在未知环境下三维运动轨迹估计的问题,提出一种基于RGBD传感器的场景自适应性视觉里程计算法。该方法首先判断场景中纹理结构信息的疏密,自适应选择遮挡边缘特征点、RGB边缘特征点和ORB特征点,然后通过KTL算法匹配后,根据目标帧与参考帧对应特征点深度信息的有无,构建3组方程系统,再通过LM算法最小化对应特征点的投影误差来提高位姿精度,最后利用光束平差法来对机器人的运动轨迹进行整体优化。实验结果表明,在室内场景纹理丰富的条件下,该方法性能与RGBD SLAM相当,在纹理信息稀疏如FR2 slam,FR2 slam2和无纹理场景如FR3 str_notxt下该方法优于RGBD SLAM算法,其中A-RGBD SLAM算法的偏移均方根、旋转均方根、绝对轨迹误差分别只有RGBD SLAM算法的(54%,66%,54%;43%,77%,31%;60%,43%,81%)。
【作者单位】： 江苏建筑职业技术学院信息传媒与艺术学院;中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 视觉里程计 LM算法 边缘检测 光束平差 纹理特征
【基金】：国家高技术研究发展计划863项目(2013AA12A201)
【分类号】：TP391.41;TP212
【正文快照】： 0引言近年来,利用视觉信息估计机器人移动位姿的研究引起了人们的广泛关注。与传统轮测里程计相比,视觉里程计不受地面崎岖或其他恶劣条件造成的轮滑现象的影响。基于这种优势,视觉里程计常为轮测里程计、全球定位系统(Global Position System,GPS)、惯性测量单元(Inertial Me，

本文编号：682225