典型文献
基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法
文献摘要：
为解决视觉SLAM(同时定位与地图创建)算法依赖图像亮度而对光照变化场景敏感的问题,提出一种基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法.首先,根据相机成像原理,提出基于光度标定的帧间位姿估计方法,在求解位姿的同时对原始的输入图像进行光度校正.其次,在特征追踪环节采取最近共视关键帧匹配策略,以提升特征点匹配效率.最后,对后端重投影迭代优化策略进行改进,降低光照变化对视觉SLAM算法的精度和鲁棒性的影响.在TUM、EuRoC数据集上的实验结果表明,本算法的轨迹估计精度优于LSD-SLAM和SVO 2.0算法,尤其是在中等难度、高难度的数据集序列上.在真实环境测试中,通过对比本算法与激光方法的轨迹估计结果,证明本算法有效提高了传统视觉SLAM方法在光照不均匀场景下的定位精度与鲁棒性.
文献关键词：
同时定位与地图创建(SLAM);半直接视觉里程计(SVO);在线光度标定;光束平差;位姿估计;关键帧
中图分类号：
作者姓名：
顾恺琦;刘晓平;王刚;黎星华
作者机构：
北京邮电大学,北京100876
文献出处：
引用格式：
[1]顾恺琦;刘晓平;王刚;黎星华-.基于在线光度标定的半直接视觉SLAM算法)[J].机器人,2022(06):672-681
A类：
在线光度标定
B类：
SLAM,图创,算法依赖,依赖图,图像亮度,相机成像,成像原理,位姿估计,估计方法,特征追踪,共视,关键帧匹配,匹配策略,特征点匹配,后端,重投影,迭代优化,低光照,对视,TUM,EuRoC,估计精度,LSD,SVO,高难度,列上,真实环境,环境测试,比本,光照不均匀,不均匀场,定位精度,视觉里程计,光束平差
AB值：
0.422543
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