期刊专题

10.3969/j.issn.1673-808X.2021.02.005

融合全局位姿信息的视觉惯性SLAM算法

引用
为了解决纯视觉SLAM算法无法在弱纹理、特征点缺失等场景中维持良好的鲁棒性,提出一种视觉传感器与惯性器件紧耦合的策略.即在视觉信息缺失的情况下,可通过惯性器件提供位置和姿态信息,避免误差的大量累积.在SLAM算法后端优化中,将全局位姿信息与视觉重投影误差、惯性元件残差和边缘化误差一起进行非线性优化,增加后端的约束条件.在公开数据集EuRoC上的实验结果表明,相较于其他方法,该算法的定位精度得到了提升,且具有良好的稳定性和实用性.

VSLAM、紧耦合、全局位姿信息、视觉重投影误差、惯性元件残差

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TN391.90(半导体技术)

国家自然科学基金;湖南省科技创新计划;湖南省科技创新计划;广西壮族自治区科技计划

2021-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

113-117

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桂林电子科技大学学报

1673-808X

45-1351/TN

41

2021,41(2)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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