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题名图结构特征稀疏化算法改进及参数确定
被引量：1
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作者
张雪晴
张小红
朱锋
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机构
武汉大学测绘学院
湖北珞珈实验室
武汉大学中国南极测绘研究中心
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出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期190-197,共8页
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文摘
视觉同时定位与地图构建(SLAM)技术被广泛应用于自主导航、增强现实等领域,但系统内存占用和计算成本会随地图大小二次增长,为了在保证系统解算精度的前提下提升运行效率,在基于图结构的视觉特征稀疏化算法基础上,提出信息熵加权改进方案,实现稀疏化模块与SLAM主流程自适应连接,并通过实测实验分析了稀疏化算法各筛选指标重要性,评估了不同参数配置下算法稀疏化效果,进而确定出最优稀疏化算法参数。实验结果表明:引入自适应连接和信息熵加权改进及参数优化的稀疏化算法后,系统总耗时平均降低16.2%,绝对定位精度平均提升6%。
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关键词
视觉同时定位与地图构建(SLAM)
特征稀疏化
参数优化
自适应
信息熵
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Keywords
simultaneous localization and mapping(SLAM)
feature sparsification
parameter adjustment
adaptive
information entropy
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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