典型文献
基于特征点法的自适应SLAM改进方法
文献摘要：
由于传统的机器人定位导航的方法多为特征点法,由于特征点法需要在较为丰富的纹理环境下进行特征点的提取,故特征点法易在低纹理环境下失效.针对机器人定位导航在低纹理环境下失效的问题,提出一种机器人定位导航改进方法,通过对于相机图像的预处理,分选出低纹理环境图片,并把分选好的图片流入不同的系统进行处理,最后结合得到的位姿信息与惯性测量单元(IMU)中的数据进行融合,得到一个可以适用于低纹理环境下的机器人定位导航系统.使用EuRoC数据集对于改进的机器人定位导航系统进行验证.实验结果表明,该系统可以识别ORB-SLAM2无法正常运行的低纹理环境,误差比LSD-SLAM的减小70％.
文献关键词：
低纹理空间;直接法;自适应;自动行驶;惯性测量单元
中图分类号：
作者姓名：
陈继清;桂海宁;王志奎;龙腾;黄春林
作者机构：
广西大学机械工程学院,广西南宁530004;南宁正腾农机有限公司,广西南宁530007
文献出处：
引用格式：
[1]陈继清;桂海宁;王志奎;龙腾;黄春林-.基于特征点法的自适应SLAM改进方法)[J].广西大学学报（自然科学版）,2022(06):1611-1625
A类：
低纹理空间
B类：
特征点法,改进方法,机器人定位,定位导航,分选,选好,位姿,惯性测量单元,IMU,导航系统,EuRoC,ORB,SLAM2,LSD,直接法,自动行驶
AB值：
0.24924
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