基于IEKF-SLAM的未知场景增强现实跟踪注册算法

发布时间：2017-09-19 05:52

  本文关键词：基于IEKF-SLAM的未知场景增强现实跟踪注册算法

  更多相关文章： 扩展卡尔曼滤波器 即时定位与地图构建 一致性 跟踪注册 增强现实

【摘要】：基于扩展卡尔曼滤波器的即时定位与地图构建(EKF-SLAM)算法存在非线性估计结果不一致的问题。为此,提出一种利用多项式改进扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法IEKF-SLAM,在此基础上设计一种用于未知场景的增强现实跟踪注册算法,包含地图构建与更新、跟踪注册2个并行模块。地图构建与更新模块利用IEKF-SLAM算法实现,跟踪注册模块在捕获视频帧后通过构建的地图库估计摄像机位姿,将提取视频帧中的特征点与地图库中的特征点进行匹配,并对摄像机位姿进行更新,实现虚拟物体的渲染注册。实验结果证明,IEKF-SLAM算法的估计结果一致性优于EKF-SLAM算法,且增强现实的跟踪注册效果更好。
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;渤海大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 扩展卡尔曼滤波器 即时定位与地图构建 一致性 跟踪注册 增强现实
【基金】：中央高校基础科研青年教师创新基金资助项目(N130404004) 沈阳市科技局基金资助项目(F12277181)
【分类号】：TP391.9
【正文快照】： 识场景的跟踪注册问题已经成为近年来的研究热1概述点[6-7]。对于场景的跟踪注册包括已知场景和未知增强现实(Augmented Reality,AR)是一种将计场景2种情况,相对于已知特定场景,未知场景的跟算机生成的虚拟信息叠加到真实场景上,从而增强踪注册具有更广泛的应用[8]。用户感受

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本文编号：879879