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题名基于投影矩阵的摄像机标定新方法
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作者
吴琼
袁建英
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机构
宿迁学院计算机科学系
东南大学移动通信国家重点实验室
西南交通大学机械工程学院
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出处
《半导体光电》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期863-867,共5页
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基金
国家科技重大专项基金项目(2011ZX03005-002)
东南大学移动通信国家重点实验室科研基金项目(2012A03)
宿迁市科技创新项目(Z20120B)
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文摘
提出一种基于投影矩阵的摄像机标定新方法。该算法根据旋转矩阵的单位正交性结合Cholesky分解,由投影矩阵直接估算内参数矩阵;然后由旋转矩阵行列式约束排除误解,获得摄像机位置和方位矩阵,并以最小化反投影残差为代价函数对估计参数实现优化。该标定方法在针孔相机模型下进行,整个过程无需求解非线性方程,简单可靠。模拟数据和真实图像实验均证明了此算法的可行性与鲁棒性。通过误差分析得出结论,随着已知空间点数量的增加和拍摄距离的减小,标定精度能进一步得到提高。
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关键词
摄像机标定
投影矩阵
反投影残差
CHOLESKY分解
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Keywords
camera calibration
projection matrix
reprojection residual
Cholesky decomposition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合全局位姿信息的视觉惯性SLAM算法
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作者
彭滨
蔡成林
刘元成
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
湘潭大学信息工程学院
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出处
《桂林电子科技大学学报》
2021年第2期113-117,共5页
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基金
国家自然科学基金(61771150)
湖南省科技创新计划(2018GK2014,2018RS3089)
广西科技计划(AB17129028)。
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文摘
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。
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关键词
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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Keywords
VSLAM
tight coupling
global pose information
visual reprojection error
inertial element residual
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分类号
TN391.90
[电子电信—物理电子学]
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