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摘要
为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的影响,提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性,有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配。采用降采样法建立图像金字塔,将每个缩放后的图像根据预先设定规则划分为多个图像块。在每个图像块上进行光照非线性调整来增加图像细节,通过计算图像灰度概率分布来剔除无纹理区域。基于提出的方法建立了SLAM系统视觉里程计,并在TUM数据集上进行了验证。结果表明:该算法可以减小移动机器人运动轨迹误差,改善机器人在不稳定动态环境下视觉里程计的性能。
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