【摘 要】
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本文提出了一种基于RGB-D数据的SLAM算法,通过对相机获取的图像进行ORB特征点的提取与匹配,估计相机运动关系,实现点云拼接,最后会得到全局一致的点云地图和轨迹。为了消除误
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本文提出了一种基于RGB-D数据的SLAM算法,通过对相机获取的图像进行ORB特征点的提取与匹配,估计相机运动关系,实现点云拼接,最后会得到全局一致的点云地图和轨迹。为了消除误差积累引起的干扰,引入通用图优化库g2o,得到光滑的优化轨迹;在后端回环检测的过程中,引入关键帧选取机制,提高点云地图的生成效率,减少其消耗的存储空间。实验结果表明,本文的研究方法在RGB-D SLAM算法中具有可行性,并且能够满足实时性要求,具备较高的精度。
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