典型文献
低光照条件下的鲁棒视觉惯性SLAM算法
文献摘要：
针对低光照条件下视觉惯性同步定位与地图构建(VI-SLAM)算法易发生漂移甚至跟踪失败的问题,提出一种改进的VI-SLAM算法.通过增强低光照度条件下的视觉效果提升VI-SLAM的鲁棒性,提出一种新的图像增强算法.首先对图像进行多尺度Retinex处理,然后分别进行自适应Gamma校正和对比度受限的直方图均衡化(CLAHE)处理,并采用提出的融合策略进行图像融合;同时采用改进的FAST角点提取算法和随机采样一致(RANSAC)算法提高前端鲁棒性.根据EuRoC数据集上的实验结果,相比于VINS-Mono算法,该算法的轨迹跟踪均方根误差平均降低了23.98％,根据实际场景下的实验结果,该算法的运动轨迹相比于VINS-Mono更接近真实轨迹.实验结果表明,该算法可以有效提升低光照条件下的定位精度.
文献关键词：
低光照SLAM;图像增强;角点提取;位姿估计;融合定位
中图分类号：
作者姓名：
高扬;王兴奔;徐永贵;张传玺
作者机构：
长安大学汽车学院,西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]高扬;王兴奔;徐永贵;张传玺-.低光照条件下的鲁棒视觉惯性SLAM算法)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(06):39-44
A类：
B类：
低光照,光照条件,视觉惯性,SLAM,同步定位与地图构建,漂移,光照度,视觉效果,效果提升,图像增强算法,Retinex,Gamma,对比度,直方图均衡化,CLAHE,融合策略,图像融合,FAST,角点提取,随机采样,RANSAC,EuRoC,VINS,Mono,轨迹跟踪,运动轨迹,定位精度,位姿估计,融合定位
AB值：
0.346129
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