基于最近邻场的实时RGB-D视觉里程计系统, 通过将基于3D-2D ICP的运动估计公式化为最大后验概率问题来实现鲁棒跟踪 对可公开获得的RGB-D数据集进行了广泛的评估, 并对性能进行了比较, 证明了与以前最先进的边缘对齐方法相比的改进 实验结果 我们从分析部分观测数据的配准偏差开始. 然后我们转向系统中的最佳参数选择...
摘要:这篇论文提出了一个新的基于RGB-D相机和IMU的视觉惯性里程计。为融合视觉和惯性传感器测得的数据信息,在论文中运用了EKF(扩展卡尔曼滤波),并提出迭代的方法来减少线性误差。论文中提出的算法不仅可以估计相机的轨迹,还能标定重力和相机外参(即相机和IMU之间的相对位姿)。在视觉里程计部分,采取了关键帧策略,这种...
当前的同步定位与建图(SLAM)算法在静态环境下性能良好,但在动态环境下容易失效。最近的研究将基于深度学习的语义信息引入SLAM系统,以减少动态对象的影响。然而,如何在动态环境中对资源受限的机器人进行鲁棒定位仍然是一个挑战。本文提出了一种用于动态环境下资源受限机器人的实时RGB-D惯性里程计系统dynamic - vins。三...
1、提出了一种基于RGB-D惯性里程计的高效优化方法,以在动态和复杂环境中为资源受限的机器人提供实时状态估计结果。 2、 提出了轻量级的特征检测和跟踪来减轻计算负担。此外,提出了结合对象检测和深度信息的动态特征识别模块,以在复杂和室外环境中提供鲁棒的动态特征辨识。
首先实现一个不考虑任何实际问题的视觉里程计,根据RGB图像及对应的深度图像恢复出相邻两帧图像间的R,T(也就是运动相机的位置姿态),帧与帧之间的运动关系最后构成相机的运动轨迹。大致思路分为如下几个步骤: (1)在图像上选取特征点,进行图像间的特征点匹配。
基于最近邻场的实时RGB-D视觉里程计系统, 通过将基于3D-2D ICP的运动估计公式化为最大后验概率问题来实现鲁棒跟踪 对可公开获得的RGB-D数据集进行了广泛的评估, 并对性能进行了比较, 证明了与以前最先进的边缘对齐方法相比的改进 实验结果 我们从分析部分观测数据的配准偏差开始. 然后我们转向系统中的最佳参数选择...
基于RGB-D图像的视觉里程计连续尺度空间直接图像对齐 (ICRA 2021),本文提出了一种新的稠密3D图像对齐算法,该算法根据像素强度估计一对相机位姿之间的欧氏变换矩阵。
现有视觉里程计方法都是基于单目或双目相机,或无法得到场景的三维信息,或设备较为复杂安装不便。本发明包括RGB-D相机、电脑主机和自主车辆;电脑主机安装在自主车辆内部,RGB-D相机固定在自主车辆外围顶端;RGB-D相机通过USB接口(或1394接口)与电脑主机相连,本发明依靠RGB-D相机得到的对齐RGB-D图像序列,通过前后帧图像的...
ICP算法的改进RGB-D视觉里程计方法,算法不利用特征点的特征描述子匹配,而采用点云部分重叠率估计机制与半概率最近点算法相结合的位姿估计方式,使得噪声外点对位姿计算的影响减小,提高了视觉里程计的精度.此外,提出两条准则制定了帧对模型与帧间位姿计算的切换策略,有效改善了视觉里程计系统的应对大运动失效的状况,...
提出一种基于ORB特征算子的改进RGB-D视觉里程计算法,针对移动机器人在室内环境定位时存在的精度低、系统处理速度慢等不足,首先对视觉里程计中ORB特征提取信息,采用四叉树形式划分,使特征信息提取均匀化;改进误匹配点剔除算法,缩小抽样点总量,有效剔除误匹配,提高机器人的位姿估计精度;最后,提...