典型文献
一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计
文献摘要：
针对深度相机在定位过程中存在的实时性差、定位精度低等问题,该文结合深度相机的特点,在传统ICP算法的基础上融合FREAK-SURF特征匹配点.首先,为了提高匹配速度,采用二进制描述符FREAK描述子简化传统的SURF特征点描述信息完成图像粗匹配,并结合对极几何约束预估相机初始位姿,为后续精匹配环节提供一个良好的初值.其次,在完成粗配准的基础上将特征点的空间位置和相机位姿误差模型引入点云配准算法中,并且为了弥补微小扰动和空间尺度对系统的影响,构造一种欧氏、马氏距离相融合的距离度量函数对匹配点对进行度量,构建出视觉里程计累计误差模型.最后,为增强特征点空间位置准确性与降低视觉里程计累计误差,在精匹配后采用卡尔曼滤波对特征点空间位置进行更新,以提高特征点位置与相机位姿精度.实验验证表明,该研究对深度相机视觉里程计问题的处理上,实时性优于主流的PnP-BA算法和SVD-ICP算法,精度高于传统的SVD-ICP算法.
文献关键词：
视觉里程计;特征点空间误差模型;SURF-FREAK;ICP算法;先验概率模型;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
刘军;柴宏旭;赵威
作者机构：
兰州理工大学 机械电子工程学院,甘肃 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]刘军;柴宏旭;赵威-.一种SURF-FREAK特征误差模型视觉里程计)[J].计算机技术与发展,2022(03):8-14
A类：
特征点空间误差模型
B类：
SURF,FREAK,视觉里程计,深度相机,定位精度,ICP,特征匹配,高匹配,配速,二进制,描述符,描述子,特征点描述,成图,粗匹配,对极几何约束,精匹配,初值,粗配准,上将,空间位置,机位,位姿误差,点云配准,小扰动,空间尺度,欧氏,马氏距离,距离度量,度量函数,行度,位置准确性,卡尔曼滤波,PnP,BA,SVD,先验概率模型
AB值：
0.318986
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