论文摘要
针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构。具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构。试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张一,姜挺,江刚武,余岸竹,于英
关键词: 视觉即时定位与地图构建,三维重建,逆深度滤波器,运动模型,后端混合优化框架
来源: 测绘学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 信息工程大学地理空间信息学院
基金: 国家自然科学基金(41501482,41471387,41801388)~~
分类号: P28
页码: 708-717
总页数: 10
文件大小: 8962K
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标签:视觉即时定位与地图构建论文; 三维重建论文; 逆深度滤波器论文; 运动模型论文; 后端混合优化框架论文;