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BPLF-VINS:基于点线特征融合的视觉惯性里程计算法
1
作者
张若天
赵旭
+1 位作者
赵辉
李连鹏
《电光与控制》
北大核心
2025年第5期41-46,59,共7页
即时定位与建图(SLAM)是当今机器人、无人驾驶等领域的重要研究方向之一。针对目前单目视觉里程计技术在外界环境特征点较少的弱特征环境下,出现无法提取足够特征点的情况,以目前主流的算法VINS-Mono为基本框架,改进出一种点线特征融合...
即时定位与建图(SLAM)是当今机器人、无人驾驶等领域的重要研究方向之一。针对目前单目视觉里程计技术在外界环境特征点较少的弱特征环境下,出现无法提取足够特征点的情况,以目前主流的算法VINS-Mono为基本框架,改进出一种点线特征融合算法BPLF-VINS。该算法根据外界环境的不同采用一种自适应点线特征提取策略,可最大限度地发挥出线特征的作用,避免系统资源浪费;提出的线段抑制策略可保证线特征的质量,在提高定位精度的同时兼顾系统运行效率。改进后的LSD算法效率提升了50.07%;此外针对长线段被误检测成短线段问题,改进出一种线段合并策略,进一步提高线段匹配准确度。通过使用权威数据集EuRoC进行测试试验,所提算法的均方根误差(RMSE)相对于PL-VINS和VINS-Mono算法平均降低16.03%和19.69%,实验结果验证了算法的有效性。
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关键词
即时定位与建图
点线特征
点线融合
线段合并
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职称材料
题名
BPLF-VINS:基于点线特征融合的视觉惯性里程计算法
1
作者
张若天
赵旭
赵辉
李连鹏
机构
北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室
出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第5期41-46,59,共7页
基金
北京市自然科学基金(4242036)
北京市青年自然科学基金(9022435901)。
文摘
即时定位与建图(SLAM)是当今机器人、无人驾驶等领域的重要研究方向之一。针对目前单目视觉里程计技术在外界环境特征点较少的弱特征环境下,出现无法提取足够特征点的情况,以目前主流的算法VINS-Mono为基本框架,改进出一种点线特征融合算法BPLF-VINS。该算法根据外界环境的不同采用一种自适应点线特征提取策略,可最大限度地发挥出线特征的作用,避免系统资源浪费;提出的线段抑制策略可保证线特征的质量,在提高定位精度的同时兼顾系统运行效率。改进后的LSD算法效率提升了50.07%;此外针对长线段被误检测成短线段问题,改进出一种线段合并策略,进一步提高线段匹配准确度。通过使用权威数据集EuRoC进行测试试验,所提算法的均方根误差(RMSE)相对于PL-VINS和VINS-Mono算法平均降低16.03%和19.69%,实验结果验证了算法的有效性。
关键词
即时定位与建图
点线特征
点线融合
线段合并
Keywords
SLAM
point-line feature
point-line fusion
line segment merging
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BPLF-VINS:基于点线特征融合的视觉惯性里程计算法
张若天
赵旭
赵辉
李连鹏
《电光与控制》
北大核心
2025
0
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