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摘要
针对视觉同步定位与地图构建领域中基于深度相机传感器的算法前端跟踪耗时长,精度差的问题,提出了一种RGB-D SLAM算法的前端视觉里程计实现方案。依据传统的视觉里程计实现方案,采用ORB特征提取算法对图像进行特征提取并计算描述子,与局部地图中地图点进行特征匹配,最后采用PnP算法计算相机位姿。为提高算法跟踪的精准度,提出在计算相机位姿后,利用三角测量进行局部地图中地图点深度的更新。实验采用TUM数据库中fr1系列数据集进行测试,结果表明,该算法在保证实时性的同时,使跟踪过程中的均方根误差平均减小了9.21%。且fr1系列两种数据集通过视觉里程计最后生成点云地图的图像信息熵比传统RGB-D SLAM系统平均提高了11.21%。
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