计算机软件及计算机应用论文_基于多尺度光流融
文章摘要:为提高视觉惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度，本文结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息，提出了一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性SLAM方法。首先，改进ORB特征提取过程，采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点，提高特征分布离散性；其次，在帧间采用LK光流法追踪特征点进行帧间的数据关联，在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联，保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性；最后，基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值，整合ORB特征点重投影误差、IMU预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明，本文的视觉-惯性SLAM方法相比VINS-Mono具有更高的定位精度和鲁棒性，定位精度平均提升16.7%。
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