典型文献
基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建
文献摘要：
针对特征法视觉同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)耗时久、纹理缺失场景易跟踪失败而只能重建稀疏点云的问题,提出一种基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建算法.该算法以ORB-SLAM2框架为基础,视觉里程计采用直接法最小化光度误差求解相机初始位姿,采用特征法最小化重投影误差优化位姿,提高相机位姿的输出频率;以一种冗余关键帧删除算法计算帧间相对运动距离,删除视野重叠的关键帧;使用筛选后的关键帧进行闭环检测,构建稠密点云地图,滤波后转换为存储效率更高的八叉树地图.结果表明,所提算法能有效解决相机快速运动场景和纹理缺失场景跟踪失败的问题,实现三维地图重建,具有较高的定位精度与实时性.
文献关键词：
同步定位与地图构建;特征法;直接法;关键帧选取;地图构建
中图分类号：
作者姓名：
吴叶兰;谢宇忻;刘杰;廉小亲;于重重
作者机构：
北京工商大学人工智能学院,北京100048;北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室,北京100048
文献出处：
引用格式：
[1]吴叶兰;谢宇忻;刘杰;廉小亲;于重重-.基于半直接视觉里程计的SLAM稠密重建)[J].中国科技论文,2022(03):305-310,318
A类：
B类：
视觉里程计,特征法,视觉同步定位与地图构建,simultaneous,localization,mapping,稀疏点云,重建算法,ORB,SLAM2,直接法,位姿,重投影,投影误差,误差优化,机位,删除,算法计算,相对运动,运动距离,闭环检测,稠密点云地图,八叉树地图,快速运动,运动场景,定位精度,关键帧选取
AB值：
0.332231
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