CN110782494A 一种基于点线融合的视觉slam方法 （北京工业大学）_第1页
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文档简介

2最近三帧图像所对应的相机位姿可表示为Tt-2,Tt-1,Tt，该三维路标X所对应的特征点为项作为第t-1帧到第t帧的相对位姿的估计值,由此得出当前帧的相机位姿；测的相机位姿辅助提取图像中的特征线；对于第一帧图像和初始化或重定位之后的5帧图3li=m(mT1(le-1,Ti-1),Ti)(7)4R)l,(15)步骤2.5.1，插入关键帧之后已处理多于10帧图像，且当前局部建图模块处若当前帧判断为关键帧，则生成关键帧并传递56[0002]同时定位与地图构建(简称SLAM，SimultaneousLocationAndMapping)是一种发表的“ORB-SLAM2:AnOpen-SourceSLAMSystemforMonocular,Stereo,andRGB-D方法在图像中提取直线段，比如Pumarola等人在2017年的ICRA会议上提出的“PL-SLAM:投影误差一般采用投影点和观测点的欧式距离度量，而线的误差计算方式一般分为两种，一种采用两条直线的端点到端点的欧式距离作为误差值，比如早期的Gee等发表在2006年的AdvancesinVisualComputing的“Real-timemodel-basedSLAMusingline测线的端点到投影线的垂直距离作为误差值，目前基于直线的SLAM大多采用此方式计算。7[0024]图3本发明方法与ORB-SLAM2方法在EuRoC数据集的运行结果对比。每个序列中精8Ti=Ti-1E1(1)《1=T⃞Ti-1(2)[0037]然后提取图像中的特征点，同时获得特征描述子。本发明采用Raul等人的ORB-[0038]最后利用当前帧的特征线的时序关系和预测的相机位姿辅助提取图像中的特征的每一条特征线，本方法估计线段的每个参数相对于时间的变化量为了更准确有效[0043]i=ai+B⃞s.t.a+β=1(5)9[0053]在新图像的几何特征和上一幅图像进行关距离度量线段的重投影误差，这种计算方式能够很好地度量直线的方向和位置是否重合，[0066]lf=mT1(l,Ti),ie[0,t](13)o⃞)(14)[0079]若当前帧判断为关键帧，则生成关键帧并传递给局部建图模块以进行后续[0094]重复以上步骤，直至处理完全部图像。以Raul等人2017年在Robotics上发表的“ORB-SLAM2:AnOpen-SourceSLAMSystemforMonocular,Stereo,andRGB-DCameras”示了在EuRoC数据集上的绝对轨迹误差，在大多数图像序列上本发明方法比ORB-SLAM2方法神及其

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