典型文献
融合点线特征的视觉惯性SLAM算法
文献摘要：
为使移动机器人在昏暗场景中获得更高的定位精度以实现更好的建图效果,针对特征点稀疏、相机移动过快所导致的SLAM算法初始化困难、定位精度较低等问题,提出了一种融合点线特征的视觉惯性SLAM算法.通过EDLines线特征提取匹配算法来引入丰富的线特征,进而提升特征跟踪的鲁棒性;利用惯性传感器和视觉传感器的互补优势,通过视觉惯性分步联合初始化方法在初始化阶段分三步进行优化,进而提升初始化的精度和速度.实验表明,该算法所使用的线特征提取匹配算法相比传统的LSD算法具有了更快的匹配速度和更低的误匹配率,并且该算法在视觉惯性数据集中相机位姿的估计精度更高、鲁棒性更强.
文献关键词：
视觉同时定位与地图构建;视觉惯性融合;稀疏建图;点线特征提取
中图分类号：
作者姓名：
付煜;郑爽;别桐;朱晓庆;王全民
作者机构：
北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]付煜;郑爽;别桐;朱晓庆;王全民-.融合点线特征的视觉惯性SLAM算法)[J].计算机应用研究,2022(02):349-355
A类：
EDLines,稀疏建图,点线特征提取
B类：
融合点,SLAM,移动机器人,昏暗,暗场,定位精度,特征点,匹配算法,特征跟踪,用惯,惯性传感器,视觉传感器,分步,初始化方法,分三步,LSD,配速,误匹配,匹配率,机位,位姿,估计精度,视觉同时定位与地图构建,视觉惯性融合
AB值：
0.283222
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