【摘 要】
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针对AGV视觉里程计累积漂移产生的误差问题,提出一种鲁棒性较强的单目视觉定位及优化方法。采用改进的ORB算法对特征点进行快速高效的提取,根据暴力匹配算法和快速最近邻算法以及渐进采样一致性算法,进行特征点匹配及剔除误匹配。通过构建最小二乘问题,采用改良的列文伯格—马夸尔特方法以及非线性优化库g2o对AGV位姿进行优化。实验验证得出,提出方法能够有效缩短特征提取时间,提高AGV定位精度,增强视觉里程计
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海201620
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针对AGV视觉里程计累积漂移产生的误差问题,提出一种鲁棒性较强的单目视觉定位及优化方法。采用改进的ORB算法对特征点进行快速高效的提取,根据暴力匹配算法和快速最近邻算法以及渐进采样一致性算法,进行特征点匹配及剔除误匹配。通过构建最小二乘问题,采用改良的列文伯格—马夸尔特方法以及非线性优化库g2o对AGV位姿进行优化。实验验证得出,提出方法能够有效缩短特征提取时间,提高AGV定位精度,增强视觉里程计定位鲁棒性。
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