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基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法
被引量：
9
1
作者
凌有铸
郭俊阳
+2 位作者
陈孟元
陈何宝
袁学超
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期191-198,共8页
针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上...
针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上构建观测样本情形评估函数,评估状态误差信息矩阵,判断初始化算法终止条件,缩短初始化时间,提高系统鲁棒性。在后端优化阶段建立紧耦合图优化模型,在滑动窗口优化之前以共视关系分级关键帧,优化强共视关键帧,消除局部累计误差,提高后端优化精度。在EuRoC数据集上进行的实验结果表明,所提方法较VINS-mono漂移误差减少约34%,时间效率提高11.19%,建图精度得到明显提升。
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关键词
基于视觉的同时定位与建图
信息矩阵
评估函数
共视约束
状态优化
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职称材料
题名
基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法
被引量：
9
1
作者
凌有铸
郭俊阳
陈孟元
陈何宝
袁学超
机构
安徽工程大学电气工程学院
高
端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
芜湖市固高自动化技术有限公司
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期191-198,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61903002)
芜湖市科技计划项目(2020yf59)
+1 种基金
安徽工程大学-鸠江区产业协同创新专项基金(2021cyxtb8)
安徽工程大学中青年拔尖人才项目。
文摘
针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法。在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上构建观测样本情形评估函数,评估状态误差信息矩阵,判断初始化算法终止条件,缩短初始化时间,提高系统鲁棒性。在后端优化阶段建立紧耦合图优化模型,在滑动窗口优化之前以共视关系分级关键帧,优化强共视关键帧,消除局部累计误差,提高后端优化精度。在EuRoC数据集上进行的实验结果表明,所提方法较VINS-mono漂移误差减少约34%,时间效率提高11.19%,建图精度得到明显提升。
关键词
基于视觉的同时定位与建图
信息矩阵
评估函数
共视约束
状态优化
Keywords
VSLAM
information matrix
evaluation function
covisibility constraint
state optimization
分类号
U666.12 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法
凌有铸
郭俊阳
陈孟元
陈何宝
袁学超
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
9
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