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题名一种单目VIO定位精度与跟踪稳定性优化方法
被引量：1
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作者
谢波
张国良
李歆
张自杰
汪坤
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机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
人工智能四川省重点实验室
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出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2023年第4期23-30,共8页
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文摘
为了提高视觉惯性同时定位与建图(visual-inertial simultaneous localization and mapping,VISLAM)系统的系统性能,提出了一种单目视觉惯性里程计(visual-inertial odometry,VIO)定位精度与跟踪稳定性优化方法。在相机位姿优化阶段,通过多残差项对相机位姿进行优化,提高系统的定位精度。在特征跟踪丢失时,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)积分信息与特征点深度增强方法对系统进行重定位,提高系统的跟踪稳定性。针对所提方法,基于ORB-SLAM3代码框架进行改进,并在开源数据集与真实环境中验证方法的可行性。实验结果表明,所提方法能够有效提高视觉惯性里程计的定位精度与跟踪稳定性。
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关键词
同时定位与建图
视觉惯性里程计
多残差项
深度增强
ORB-SLAM3
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Keywords
simultaneous localization and mapping
visual-inertial odometry
multiple residual items
depth enhancement
ORB-SLAM3
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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