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摘要
针对图像特征产生误匹配影响基础矩阵计算，导致同步定位与地图构建(SLAM)视觉里程计估计精度差的问题，提出一种基于随机抽样一致(RANSAC)的视觉里程计优化方法。该方法首先通过最小距离阈值法对初始匹配集粗滤除，再采用RANSAC计算图像间相对变换关系，若符合变换关系为内点，内点数最多的迭代结果为正确匹配结果；然后计算图像间单应变换并利用其计算基础矩阵，采用对极几何约束确定内点，得到具有最多内点的基础矩阵；最后采用TUM数据集从特征匹配与基础矩阵计算两方面进行优化算法效果验证。结果表明，该算法可提高运行效率且有效去除误匹配特征点，使匹配正确率提高7.7%,基础矩阵估计算法在提高基础矩阵计算精度的同时，内点率也提高了3%,算法为提高视觉里程计精度估计精度提供了理论基础。
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