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基于动态边缘化的双目视觉惯性SLAM算法

STEREO VISUAL INERTIAL SLAM ALGORITHM BASED ON DYNAMIC MARGINALIZATION

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针对单目视觉惯性SLAM算法鲁棒性不高且尺度恢复困难的问题,提出基于动态边缘化的双目视觉惯性SLAM算法(DM-SVI-SLAM).前端使用光流法进行特征跟踪,利用预积分计算帧间IMU,后端在滑动窗口内融合单/双目匹配点误差、IMU残差及先验误差构建捆集调整的成本函数,利用动态边缘化策略、Dog-Leg算法提升计算效率,回环检测使用词袋方法对关键帧重定位.通过EuRoC数据集评估系统性能,实验结果表明,对比其他前沿VI-SLAM算法,该算法在精度和鲁棒性方面都具有潜力.

龚欢、何志琴

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贵州大学电气工程学院 贵州 贵阳 550025

同时定位与地图构建 视觉惯性系统 光流跟踪 捆集调整 动态边缘化 Dog-Leg算法

贵州省教育厅教改项目

800168144401

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.042

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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