慣性傳感器輔助的立體視覺SLAM實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著高新科技的飛速發(fā)展，各種新型技術(shù)層出不窮。特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能和計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科的發(fā)展，使現(xiàn)代科技日益趨向智能化、自主化。移動機(jī)器人自定位是當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。移動機(jī)器人同時(shí)定位與構(gòu)圖理論的提出，為解決移動機(jī)器人在未知環(huán)境中自身位置不明確的情況下定位難的問題提供了新的思路。
　　本文主要分析了立體視覺SLAM的實(shí)現(xiàn)方法，包括特征檢測、特征匹配和位姿估計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上嘗試實(shí)現(xiàn)慣性傳感器輔助立體視覺的同時(shí)定位

2、與構(gòu)圖算法。
　　特征檢測是實(shí)現(xiàn)立體視覺SLAM系統(tǒng)的第一步。由于Harris角點(diǎn)檢測算法提取的角點(diǎn)具有可重復(fù)性好、抗噪聲能力強(qiáng)和對光照不敏感等特點(diǎn)，本文采用Harris角點(diǎn)檢測算法進(jìn)行特征檢測。當(dāng)利用特征檢測算法提取出滿意的路標(biāo)后，對路標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確有效的識別是實(shí)現(xiàn)立體視覺SLAM系統(tǒng)的關(guān)鍵。由于KLT算法計(jì)算量適中，匹配效果好，在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用，本文采用經(jīng)典的KLT算法進(jìn)行特征匹配。
　　慣性傳感器在短期內(nèi)定位精度