【摘 要】
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大多数视觉里程计通过跟踪图像序列中点特征几何位置的变化实现对相机位姿的估计。线是点的集合,相对于离散的点,帧间线特征的位置变化更具有显著性,因而有利于提高特征检测跟踪的鲁棒性。另外,在一些弱纹理场景中,点特征不够丰富,作为对点特征的补充,提出了一种融合点线特征的立体视觉里程计算法。构建新颖的点线重投影误差模型作为目标函数求解旋转矩阵和平移向量。模型中,使用Huber核函数减小特征误匹配对优化过程的
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61374197),上海市自然科学基金(20ZR1437900)。
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大多数视觉里程计通过跟踪图像序列中点特征几何位置的变化实现对相机位姿的估计。线是点的集合,相对于离散的点,帧间线特征的位置变化更具有显著性,因而有利于提高特征检测跟踪的鲁棒性。另外,在一些弱纹理场景中,点特征不够丰富,作为对点特征的补充,提出了一种融合点线特征的立体视觉里程计算法。构建新颖的点线重投影误差模型作为目标函数求解旋转矩阵和平移向量。模型中,使用Huber核函数减小特征误匹配对优化过程的影响。选取ORB算子检测点特征,LSD算子检测线特征,匹配时施加恒速约束、环形匹配、Bucketing约
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