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基于平面匹配与目标检测的视觉SLAM算法
被引量：
1
1
作者
娄路
张忍
+2 位作者
李一天
隗寒冰
王桂平
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1240-1247,共8页
针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)算法在动态复杂、低纹理场景中存在算法精度下降甚至无法正常工作等问题,提出一种基于快速运动目标检测与平面匹配的算法。将视觉特征提取与运动目标检测方法相结合,降低动态目标对定位的干扰;采用...
针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)算法在动态复杂、低纹理场景中存在算法精度下降甚至无法正常工作等问题,提出一种基于快速运动目标检测与平面匹配的算法。将视觉特征提取与运动目标检测方法相结合,降低动态目标对定位的干扰;采用平面匹配技术,克服低纹理环境特征缺少问题;同时生成一个稠密的三维点云地图,用于机器人环境解析等应用。该算法在数据集KITTI和TUM上的绝对轨迹误差RMSE指数相对于ORB-SLAM2算法分别降低了66.67%、98.77%,算法运行速率为22.20 fps。结果表明该算法具有良好定位精度、运行效率和鲁棒性。
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关键词
移动机器人
同时定位与建图
特征提取
目标检测
平面匹配
定位精度
稠密三维重建
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职称材料
题名
基于平面匹配与目标检测的视觉SLAM算法
被引量：
1
1
作者
娄路
张忍
李一天
隗寒冰
王桂平
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
重庆交通大学机电与车辆工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1240-1247,共8页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(52172381)
重庆市自然科学基金面上基金项目(cstc2021jcyj-msxmX1121)。
文摘
针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)算法在动态复杂、低纹理场景中存在算法精度下降甚至无法正常工作等问题,提出一种基于快速运动目标检测与平面匹配的算法。将视觉特征提取与运动目标检测方法相结合,降低动态目标对定位的干扰;采用平面匹配技术,克服低纹理环境特征缺少问题;同时生成一个稠密的三维点云地图,用于机器人环境解析等应用。该算法在数据集KITTI和TUM上的绝对轨迹误差RMSE指数相对于ORB-SLAM2算法分别降低了66.67%、98.77%,算法运行速率为22.20 fps。结果表明该算法具有良好定位精度、运行效率和鲁棒性。
关键词
移动机器人
同时定位与建图
特征提取
目标检测
平面匹配
定位精度
稠密三维重建
Keywords
mobile robot
SLAM
feature extraction
object detection
plane matching
positioning accuracy
dense 3D reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于平面匹配与目标检测的视觉SLAM算法
娄路
张忍
李一天
隗寒冰
王桂平
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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