【摘 要】
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基于RGB-D的视觉SLAM(同时定位与建图)算法基本都假设环境是静态的,然而在实际环境中经常会出现动态物体,导致SLAM算法性能的下降.为此,本文提出一种基于线特征的RGB-D视觉里
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院宁波材料技术与工程研究所,浙江省机器人与智能制造装备技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金-浙江两化融合联合基金(U1509202)国家重点研发计划(2017YFB1300400),浙江省重点研发计划(2018C01086).
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基于RGB-D的视觉SLAM(同时定位与建图)算法基本都假设环境是静态的,然而在实际环境中经常会出现动态物体,导致SLAM算法性能的下降.为此,本文提出一种基于线特征的RGB-D视觉里程计方法,通过计算直线特征的静态权重来剔除动态直线特征,并根据剩余的直线特征估计相机位姿.本文方法既可以减小动态物体的影响,又能避免点特征过少而导致的跟踪失效.公共数据集实验结果表明,与现有的基于ORB(orientedFAST and rotated BRIEF)点特征的方法相比,本文方法减小了动态环境下的跟踪误差约30%
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