收录:
摘要:
本发明公开了一种基于多特征视觉里程计和图优化模型的VSLAM方法,属于机器人SLAM领域。该方法首先利用FAST(Features from Accelerated Segment Test)和改进的LSD算法提取彩色图像中的点、线特征,进而使用不同的描述符描述特征,之后进行特征匹配,最后使用改进的NICP(Normal Iterative Closest Point)算法和PnL(Perspective n Line)算法估计机器人初始位姿。对图像提取线特征扩大了算法的应用场景,且得到了较好的机器人初始位姿。随后将多特征视觉里程计表示成贝叶斯网络,在贝叶斯网络基础上得到因子图,并利用最大后验概率估计因子图中机器人的全局位姿,使用高斯‑牛顿法求解最大后验概率得到更新后的位姿图。最后,融合位姿图与相应帧的三维点得到重构的三维地图。
关键词:
通讯作者信息:
电子邮件地址: