【摘 要】
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针对大范围室外场景和具有重复、高频纹理特征(例如水泥地、草坪)的场景,提出了一种鲁棒性强、定位精度高、速度更快的视觉定位算法。采用8级图像金字塔的ORB(Oriented FAST
【机 构】
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信息工程大学导航与空天目标工程学院,河南大学环境与规划学院,佛山市高明区技工学校
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针对大范围室外场景和具有重复、高频纹理特征(例如水泥地、草坪)的场景,提出了一种鲁棒性强、定位精度高、速度更快的视觉定位算法。采用8级图像金字塔的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子提取图像特征点,通过K近邻(KNN)匹配相邻图像序列的特征点对,依次解算基础矩阵F和本质矩阵E,采用自适应法利用单应矩阵和本质矩阵进行位姿估计,最后解算两帧图像间相机刚体运动的旋转R和平移t,利用三角测量法则求解出匹配点的三维坐标,重建相机运动轨迹。为了提高算法性能,提出采用最小化
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