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题名基于先验特征地图匹配约束的视觉/惯性定位方法
被引量：11
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作者
李磊磊
王艺翔
桂训雅
陈家斌
黎祖成
韩勇强
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机构
北京理工大学自动化学院
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期44-50,共7页
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基金
装备重大基础研究项目(51405-05B03)
国家自然科学基金(91420203)。
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文摘
单目视觉/惯性定位系统由于其低成本和高自主性被广泛使用。然而视觉/惯性里程计在长时间的运行后,会产生较大的累积误差,无法提供准确的位姿估计,并且在光线、路况复杂的环境系统存在特征点跟踪失败,无法解算当前位置,稳定性不高的问题。针对以上问题,提出了基于非线性优化的先验特征地图匹配方法,利用单目视觉/惯性SLAM建立的位姿图来约束系统的残差估计,通过计算当前帧与特征地图中历史帧的相似度,如果两者相似度高于某一阈值,则使用地图的位姿进行误差约束,从而消除累积误差,提高系统的稳定性。利用无人机在高空飞行15分钟约6.4公里的数据来验证地图匹配方法。实验结果表明,所提出的地图匹配方法与未使用地图匹配算法相比,在耗时增加不到20%的情况下提升了91%的导航精度(RMSE),能有效减少单目视觉/惯性系统的累积误差,从而提高系统的稳定性。
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关键词
地图匹配
SLAM
位姿图
闭环检测
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Keywords
map-matching
SLAM
pose graph
loop detection
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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