典型文献
有效点较少的动态场景下单目视觉SLAM算法
文献摘要：
为了解决有效点较少的动态复杂场景下视觉SLAM准确定位问题,提出了一种基于自适应RANSAC动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法.通过ARANSAC算法估计图像间的透视变换矩阵,并扭曲上一帧获得一个估计图像,使上一帧中的点转换到当前帧的坐标系下.通过计算特征点在估计图像和当前帧的光流值,区分并剔除ORB-SLAM2中的动态特征点,从而消除动态物体对SLAM定位性能的影响.利用TUM数据集的动态序列对本文算法进行仿真,并与ORB-SLAM2算法进行对比.结果表明,视觉SLAM算法绝对轨迹误差的标准偏差降低84.00％～96.11％,平移和旋转漂移的标准偏差最佳效果分别降低94.00％和96.44％,明显减少了视觉SLAM算法位姿估计的误差.本文算法能够在有效点较少的动态场景下,消除动态物体对视觉SLAM定位性能的影响,提高定位精度.
文献关键词：
单目;视觉SLAM;动态场景;ARANSAC算法;光流;透视变换;动态特征点剔除
中图分类号：
作者姓名：
孙平;闫冬
作者机构：
沈阳工业大学人工智能学院,沈阳110870
文献出处：
引用格式：
[1]孙平;闫冬-.有效点较少的动态场景下单目视觉SLAM算法)[J].沈阳工业大学学报,2022(04):431-437
A类：
ARANSAC
B类：
动态场景,下单,单目视觉,复杂场景,准确定位,定位问题,动态特征点剔除,透视变换矩阵,一帧,换到,坐标系,光流,流值,ORB,SLAM2,动态物体,定位性能,TUM,标准偏差,平移,漂移,最佳效果,位姿估计,对视,定位精度
AB值：
0.291566
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