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摘要
针对同时定位与建图(SLAM)中存在定位精度不足、匹配特征点误差累积和特征匹配时间较长，提出了一种融合改进RANSAC光流法的优化算法。该方法基于传统RANSAC算法，加入最小二乘法对模型进行迭代优化来估计最优模型，对光流法的误匹配点进行剔除，大量减少图像误匹配特征点；把融合改进后的RANSAC光流法与特征点通过卡尔曼滤波进行融合，最后使用改进后的算法在公开的EuRoC MAV数据集中进行SLAM定位精度实验。实验结果表明：该改进算法能够有效减小光流法特征匹配的误差，从而提高无人机视觉SLAM的定位精度。
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