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提出一种双目视觉与激光雷达信息融合的移动机器人同步定位与地图构建组合导航方法,建立包含世界坐标系的路标数据库,并获得全局地图进而实现自主导航;针对一般改进RBPF-SLAM算法将里程计运动模型作为提议分布,而里程计运动模型噪声较大,造成各粒子间的权值差别很大的问题,提出一种改进RBPF-SLAM算法即在计算提议分布时将移动...
基于激光雷达与双目视觉的移动机器人SLAM研究 为解决移动机器人在环境未知条件下,利用单一传感器自主导航时不能及时定位,构建地图不精确的问题,提出采用一种改进RBPF算法,在计算提议分布时将移动机器人的观测数据(... - 《传感技术学报》 被引量: 0发表: 2018年 移动机器人动态环境下同时定位与建图方法研究 近年来...
针对传统的视觉SLAM在相邻帧之间重叠区域太少,相机移动过快,图像模糊等情况下,会导致定位系统出现特征点丢失,定位精度较低,且单目SLAM存在初始化的尺度问题和追踪的尺度漂移等问题,本文重点研究了基于双目视觉惯导的SLAM算法.首先,针对传统的光流无法提供可靠的初始估计点以及特征匹配准确率不高等问题,提出了融合双目和...
SLAM(Simultaneous localization and mapping,同时定位与地图构建)是指根据传感器获取的信息,构建环境地图及实现自主定位.由于视觉传感器具有成本低,功耗小,信息丰富等优点,视觉SLAM成为移动机器人自主导航的关键技术之一.本文主要利用双目相机对视觉SLAM进行研究.本文针对移动机器人同时定位与地图构建中存在的误差问题,提出利用...
传统的激光SLAM技术由于其传感器单一会造成累积定位误差,且构建的环境地图仅包含几何信息,对周围环境高层次的语义信息认知能力不足.为了更好地应用于实际场景,本文对双目与激光信息进行融合,基于图像语义分割与SLAM技术,设计了一种语义地图构建方法,通过融合数据提升定位精度,并构建具有语义信息的点云地图,实现对周围环境及...
对此,结合惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)不受环境约束,相机依赖视觉纹理的特点,提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法,以解决纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题.即采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿,并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计.此外,...
本文的主要内容如下:首先,针对视觉SLAM在复杂光照场景下的光照敏感问题,提出一种融合在线光度标定的双目视觉里程计,利用视觉前端检测出的特征点约束关系,在连续帧图上不断对光度成像参数进行估计与更新,从而实现对输入图像的光度校正,使得SLAM系统前端不再受到相机成像引起的图像灰度变化干扰,利于提升视觉SLAM系统的光照...