-
题名粗匹配和局部尺度压缩搜索下的快速ICP-SLAM
被引量：2
- 1
-
-
作者
张金艺
梁滨
唐笛恺
姚维强
鲍深
-
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海大学微电子研究与开发中心
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期413-421,共9页
-
基金
国家"863"计划基金项目(2013AA03A1121
2013AA03A1122)
上海市教委重点学科资助项目(J50104)
-
文摘
ICP-SLAM在自主机器人和无人驾驶领域得到了极大的关注,但传统ICP-SLAM缺少当前帧和全局地图的相对位置关系,因此本文ICP算法必须经过大量的迭代之后才能达到收敛条件,这导致传统ICP-SLAM实时性很差。并且在每一次的迭代过程中,必须通过全局搜索才能完成匹配点搜索,这进一步降低了传统ICP-SLAM的实时性。为此,提出了一种快速ICP-SLAM方案。首先,通过MEMS磁力计和全局地标计算出初始位姿矩阵,通过该初始位姿矩阵实现当前帧和全局地图之间粗匹配,进而减少达到收敛条件的迭代次数。其次,在每次迭代过程中,将采用局部尺度压缩搜索完成匹配点搜索,从而减小ICP-SLAM的计算开销,提高ICP-SLAM实时性;同时,每次迭代完成之后,还将通过动态阈值缩小搜索范围,达到加快匹配点搜索的速度,进而提高ICP-SLAM实时性。实验结果表明,和传统ICP-SLAM相比,在理想室内静止场景下,快速ICP-SLAM的迭代次数最高减小了92.34%,ICP算法运行时间最高降低了98.86%。除此之外,ICP-SLAM的整体负载也被保持在可控范围内,ICP-SLAM的整体性能得到很大的提升。
-
关键词
ICP-SLAM
粗匹配
初始姿态矩阵
局部搜索
动态阈值
实时性
点云
迭代
-
Keywords
ICP-SLAM
rough alignment
initial pose matrix
local searching
dynamic threshold
real-time performance
cloud point
iteration
-
分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
