基于图优化的单目线特征SLAM算法
本文提出了一个基于图优化的单目线特征同时定位与地图构建(SLAM)方法.首先,针对主流视觉SLAM算法采用点作为特征,所构建的点云地图稀疏、难以准确表达环境结构信息等缺点,本文采用直线作为特征来构建地图;其次,现有基于线特征的SLAM算法都是采用基于滤波的SLAM框架,存在线性化及更新效率问题,本文采用基于图优化的SLAM解决方案以提升定位的精度及地图构建的一致性和准确性;再次,为适应基于图优化的SLAM解决方案,本文的线特征结合了Plücker坐标和Cayley两种参数化方式,一方面采用Plücker直线便于线性投影计算,另一方面采用Cayley方式有利于进行线特征参数的非线性优化;最后,分别通过仿真实验和实际图像实验证明了本文所提出算法的有效性,并和基于EKF的线特征SLAM算法进行了对比,验证了算法的准确性.
机器人 同时定位与地图构建 单目线特征 图优化
董蕊芳 柳长安 杨国田 程瑞营
华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
国内会议
哈尔滨
中文
488-494
2017-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）