典型文献
一种自适应初始化的视觉惯性SLAM方法
文献摘要：
针对传统单目视觉惯性系统初始化阶段鲁棒性差、适用条件有限、收敛速度慢等问题,提出了一种基于不确定运动状态的单目视觉惯性同时定位与建图(SLAM)初始化方法.该方法基于视觉惯性导航系统(VINS)非线性优化理论,建立了包含全要素初值估计的自适应初始化框架,并且提供了一种初始状态由静止/悬停、直线运动转入非退化运动的初始参数估计方案.通过状态模式选择算法判断相应的初始状态及对应的初始化模块,从而对初始状态信息充分利用,实现精准估计,以提高视觉惯性联合在线初始化的鲁棒性、速度和精度.通过公开数据集和实际场景测试,并与目前代表性算法对比表明,所提方法鲁棒性较好,在参数估计收敛性能上有较大提升,轨迹误差也明显减少.
文献关键词：
同时定位与建图;不确定状态;自适应;状态模式选择;初始化模块
中图分类号：
作者姓名：
付鹏;李帅鑫;喻天佑;姚雯;陈小前
作者机构：
军事科学院 国防科技创新研究院,北京 100071
文献出处：
引用格式：
[1]付鹏;李帅鑫;喻天佑;姚雯;陈小前-.一种自适应初始化的视觉惯性SLAM方法)[J].导航定位学报,2022(06):27-36
A类：
单目视觉惯性系统,退化运动,状态模式选择
B类：
SLAM,适用条件,收敛速度,速度慢,运动状态,同时定位与建图,初始化方法,视觉惯性导航系统,VINS,非线性优化,优化理论,初值,初始状态,静止,悬停,直线运动,转入,非退化,参数估计,选择算法,初始化模块,状态信息,精准估计,公开数据集,场景测试,前代,算法对比,计收,收敛性能,不确定状态
AB值：
0.330608
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