典型文献
基于激光视觉融合的帧间匹配方法
文献摘要：
同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证.目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机.二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息.与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果.文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果.文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比.结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30％.
文献关键词：
SLAM;多传感器融合;地面提取;迭代最近点;随机一致性采样;Fast特征;光流法;帧间匹配
中图分类号：
作者姓名：
何仲伟;张小俊;张明路
作者机构：
河北工业大学 机械工程学院,天津 300132
文献出处：
引用格式：
[1]何仲伟;张小俊;张明路-.基于激光视觉融合的帧间匹配方法)[J].汽车实用技术,2022(01):19-23
A类：
地面提取,随机一致性采样
B类：
激光视觉,视觉融合,帧间匹配,匹配方法,同步定位与地图构建,Simultaneous,Location,Mapping,SLAM,未知环境,激光雷达,视觉相机,测距,环境丰富,纹理信息,一传,多环境,环境信息,建图,地面约束,视觉特征,特征约束,增强算法,整体效果,地下停车库,开源,LOAM,相对位姿,位姿误差,多传感器融合,迭代最近点,Fast,光流法
AB值：
0.374591
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