10.3969/j.issn.2095-2163.2023.01.015
基于ORBSLAM2改进的单线程双目SLAM系统
ORBSLAM2是一种稳定、鲁棒的实时SLAM系统,但其四线程结构给CPU带来了较重的负担,很难移植到嵌入式设备中.本文针对此问题对ORBSLAM2进行3处改进,将平滑的运动约束思想应用到运动模型的加速度中,使用加速运动模型预测相机的位姿,并添加环形匹配策略来剔除特征点的误匹配,快速、有效地确定良好的相机位姿初值和数据关联关系;将车联网领域中轨迹压缩的思想应用到SLAM中,提出一种基于开放窗口的关键帧聚类算法对位姿图中的位姿节点进行聚类,减少位姿图优化的规模;使用基于拉普拉斯分布的解耦合优化三维空间点、相机的朝向与平移的方法代替局部捆绑调整(BA),提高优化的精度和速度.在KITTI和New Tsukuba数据集上的实验结果表明,改进后的ORBSLAM2能够以单线程的形式实时运行并且准确地估计相机的位姿.
ORBSLAM2、开放窗口、单线程、拉普拉斯分布
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TP242(自动化技术及设备)
2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
84-90,99
