文档名：快速提取特征点的视觉SLAM室内稠密建图研究
摘要：在视觉SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)中,特征点的提取是影响全局即时定位与地图构建效率的重要因素.对视觉ORB-SLAM2算法进行研究,提出一种自适应网格划分的方法优化特征点提取的效率,通过对图像金字塔层进行网格划分,提高特征点提取的速度.在TUM数据集上进行了单目(MONO)和RGB-D测试,结果表明,在平均每帧特征点提取时间提高8%～10%,绝对轨迹误差减少5%以上.在自适应网格算法中加入RGB-D稠密点云构建线程,采用外点去除滤波和体素网格滤波减小点云规模,实现了稠密建图.在TUM数据集上,该方法的室内稠密建图效果显著.
作者：李兴州 何锋 余国宽 Author：LIXingzhou HEFeng YUGuokuan
作者单位：贵州大学机械工程学院,贵阳550025贵州师范大学机械与电气工程学院,贵阳550025
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：TP242.6
关键词：视觉SLAM 自适应网格 图像金字塔 稠密建图
Keywords：visualSLAM adaptivegrid imagepyramid densemapping
机标分类号：TP391.41TP242TN915.02
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：国家自然科学基金，黔科合支撑项目快速提取特征点的视觉SLAM室内稠密建图研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)李兴州 何锋 余国宽在视觉SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)中,特征点的提取是影响全局即时定位与地图构建效率的重要因素.对视觉ORB-SLAM2算法进行研究,提出一种自适应网格划分的方法优化特征点提取的效率,通过对图像金字塔...参考文献和引证文献
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