针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关...针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.展开更多
当前视觉同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉...当前视觉同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。展开更多
文摘针对利用平面特征计算RGB-D相机位姿时的求解退化问题,提出平面和直线融合的RGB-D视觉里程计(Plane-line-based RGB-D visual odometry,PLVO).首先,提出基于平面-直线混合关联图(Plane-line hybrid association graph,PLHAG)的多特征关联方法,充分考虑平面和平面、平面和直线之间的几何关系,对平面和直线两类几何特征进行一体化关联.然后,提出基于平面和直线主辅相济、自适应融合的RGB-D相机位姿估计方法.具体来说,鉴于平面特征通常比直线特征具有更好的准确性和稳定性,通过自适应加权的方法,确保平面特征在位姿计算中的主导作用,而对平面特征无法约束的位姿自由度(Degree of freedom,DoF),使用直线特征进行补充,得到相机的6自由度位姿估计结果,从而实现两类特征的融合,解决了单纯使用平面特征求解位姿时的退化问题.最后,通过公开数据集上的定量实验以及真实室内环境下的机器人实验,验证了所提出方法的有效性.
文摘当前视觉同时定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。
