针对移动机器人三维视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)过程存在的数据冗余和计算复杂度高的问题,提出了一种基于时空切片的关键帧提取技术。基于对时空切片纹理的特征分析,将图像采集设备的运动状态...针对移动机器人三维视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)过程存在的数据冗余和计算复杂度高的问题,提出了一种基于时空切片的关键帧提取技术。基于对时空切片纹理的特征分析,将图像采集设备的运动状态反映为时空切片纹理的倾斜度变化,进而通过度量相邻时空切片间像素的相近程度,利用最邻像素匹配法,确定能够准确描述图像采集设备运动状态的关键帧。实现了在定位精度要求下的关键帧选取,降低SLAM过程中的计算量。实验结果表明,该方法能有效减少冗余帧,在定位性能和处理速度上具有优势。展开更多
文摘针对移动机器人三维视觉同步定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)过程存在的数据冗余和计算复杂度高的问题,提出了一种基于时空切片的关键帧提取技术。基于对时空切片纹理的特征分析,将图像采集设备的运动状态反映为时空切片纹理的倾斜度变化,进而通过度量相邻时空切片间像素的相近程度,利用最邻像素匹配法,确定能够准确描述图像采集设备运动状态的关键帧。实现了在定位精度要求下的关键帧选取,降低SLAM过程中的计算量。实验结果表明,该方法能有效减少冗余帧,在定位性能和处理速度上具有优势。
