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摘要
基于单目相机的同时定位与地图构建方法容易随着场景不断扩大而造成累积误差.尤其对于大尺度场景,误差累积往往非常明显,导致循环回路无法有效闭合.虽然集束调整技术能通过闭合循环回路来有效地消除误差累积,然而对于大尺度场景,传统的集束调整方法由于存在内存和效率两方面的瓶颈,在实时的同时定位与地图构建上进行应用时会受到很大限制.本文基于我们之前的离线运动推断结构方面的研究工作研制了一个新的面向大尺度场景的单目同时定位与地图构建系统,将其中的一些关键技术进行改进和替换,使之适用于实时的同时定位与地图构建.具体来说,提出了一种新的基于非连续帧特征匹配的在线回路检测方法,能自动检测循环回路并高效匹配不同子序列上的相同特征点,并采用基于分段的集束调整方法进行高效的回路闭合,可以在有限的内存空间下进行高效的全局优化,消除误差累积.实验中分别在我们自己拍摄的数据集和KITTI数据集上定性和定量地对比了两个目前最好的单目同时定位与地图构建系统,验证了所提方法的有效性.
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