| 基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法 |
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| 引用本文： | 王通典,刘洁瑜,吴宗收,沈强,姚二亮.基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法[J].系统工程与电子技术,2022,44(3):977-985. |
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| 作者姓名： | 王通典 刘洁瑜 吴宗收 沈强 姚二亮 |
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| 作者单位： | 火箭军工程大学导弹工程学院, 陕西 西安 710025 |
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| 基金项目： | 陕西省科技计划(2021JQ-372);陕西省自然科学基础研究计划(2020JQ-491)资助课题。 |
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| 摘 要： | 为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度, 结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息, 提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先, 改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程, 采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点, 提高特征分布离散性。其次, 在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联, 在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联, 保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后, 基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值, 整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明, 所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性, 定位精度平均提升16.7%。
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| 关 键 词： | 视觉-惯性同时定位与地图构建 光流法 状态估计 |
| 收稿时间： | 2021-07-02 |
Visual-inertial SLAM method based on multi-scale optical flow fusion feature point |
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| WANG Tongdian,LIU Jieyu,WU Zongshou,SHEN Qiang,YAO Erliang.Visual-inertial SLAM method based on multi-scale optical flow fusion feature point[J].System Engineering and Electronics,2022,44(3):977-985. |
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| Authors: | WANG Tongdian LIU Jieyu WU Zongshou SHEN Qiang YAO Erliang |
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| Institution: | College of Missile Engineering, Rocket Force University of Engineering, Xi'an 710025, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | visual inertial simultaneous localization and mapping(SLAM) optical flow method state estimation |
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