基于模型选择的视觉惯导SLAM初始化算法

摘要：

单目视觉惯导的同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)初始化阶段是整个系统重要且脆弱的一部分,需要一个鲁棒的初始化过程以确保系统的可用性.针对初始化过程中容易出现位姿估计不准确而导致整个系统定位漂移的问题,本文在VINS-Mono的系统框架下,提出了一种基于模型选择的自动初始化方法,使SLAM系统可以根据不同场景自动选择合适的模型来完成联合初始化,得到系统初始值.在Euroc公开数据集的实验验证了该方法的有效性,实验结果表明改进后的VINS-Mono系统的精度和鲁棒性均得到了提高.

关键词：计算机科学技术其他学科、SLAM、单目视觉惯导、自动初始化

所属期刊栏目：13

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：422-431