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分布式多车协同视觉SLAM系统
文献摘要：
可靠的定位与导航是实现自动驾驶的先决条件.单车视觉同时定位与建图(SLAM)技术能够在GNSS拒止的情况下实现车辆的定位,但累积误差会随运行时间逐渐增加,难以持续准确完成定位任务.通过多车协同视觉SLAM可以提升定位效果.本文提出了一种鲁棒、轻量化的分布式多车协同视觉SLAM系统,该系统以ORB-SLAM2作为视觉里程计,利用NetVLAD全局图像描述子实现多车间共视区域识别和数据关联;提出了一种基于数据相似性和结构一致性的方法,实现多车间闭环离群值剔除;提出了一种分布式位姿图优化方法,提高多车协同定位精度.经过自主搭建平台所采集的真实数据以及KITTI数据集测试,该系统相较于已有的主流视觉SLAM算法以及协同SLAM算法均具有更高的定位精度.
文献关键词：
多车协同;同时定位与建图;视觉位置识别;自动驾驶
中图分类号：
作者姓名：
蒋朝阳;兰天然;郑晓妮;高九龙;叶学通
作者机构：
北京理工大学机械与车辆学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]蒋朝阳;兰天然;郑晓妮;高九龙;叶学通-.分布式多车协同视觉SLAM系统)[J].汽车工程,2022(12):1809-1817,1833
A类：
B类：
多车协同,自动驾驶,先决条件,单车,视觉同时定位与建图,GNSS,拒止,累积误差,运行时间,定位效果,ORB,SLAM2,视觉里程计,NetVLAD,全局图,图像描述,描述子,子实,多车间,共视,区域识别,数据关联,数据相似性,结构一致性,离群值,位姿图优化,协同定位,定位精度,搭建平台,真实数据,KITTI,视觉位置识别
AB值：
0.441056
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