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摘要
定位、导航与目标检测是移动机器人在执行任务时的重要组成部分。为了提高在未知环境中执行复杂任务的能力，本文结合最大信息熵概念与同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping， SLAM），提出一种视觉定位与检测系统。该系统以ORB-SLAM2检测算法为基础，在均匀分布的前提下，通过寻找单目视觉下具有最优先验信息的特征点，从而选择其中具有最大信息熵的前N个特征对其进行二次优化使其快速收敛，以达到高精度定位。实验结果表明：算法在TUM和KITTI数据集上的定位精度均有提升。同时为了验证算法的有效性，结合YOLO-V4目标检测进行了实物测试，在嵌入式移动设备可实现实时定位、检测等功能。实验表明：算法在多场景、多设备下均优于原始算法。
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