论文摘要
针对视觉里程计中对纹理较少的环境难以获得高精度相机位姿的问题,提出一种融合光度和深度的视觉同步定位与绘图(SLAM)方法.首先构造基于光度和深度的相机位姿优化函数,通过t分布模型计算每个像素点的光度和深度误差权重,对每一帧图像引入帧权重系数λ来平衡光度和深度,并采用中值法求解帧权重λ,求得相机位姿.然后对10个国际标准数据集进行仿真实验,结果表明,对纹理丰富的环境,本方法能够保持DVO SLAM算法的建图精度;对纹理较少的环境,本方法的建图精度要高于DVO SLAM算法,绝对路径误差降低31.6%,相对位姿误差降低19.4%.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄宴委,董文康,王俊,陈少斌
关键词: 同步定位与绘图,视觉里程计,光度,深度,帧权重
来源: 福州大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 福州大学电气工程与自动化学院
基金: 福建省科技计划资助项目(2019H0007),现代精密测量与激光无损检测福建省高校重点实验室基金资助项目(2018XKA005)
分类号: TP391.41
页码: 746-752
总页数: 7
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