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基于kinect的改进RGB-D视觉里程计
1
作者
朱俊涛
陈强
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期943-948,共6页
针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收...
针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收敛或误差过大。本算法通过对特征点的深度值判定,建立BA优化模型,并利用g2o求解器进行特征点与相机位姿的优化。实验证明了该方法的有效性,提高了相机位姿估计的精度及算法的收敛成功率,从而提高了RGB-D视觉里程计的精确性和鲁棒性。
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关键词
KINECT
深度丢失
融合算法
特征点
ICP
PNP
深度
值
位姿估计
BA优化模型
g2o
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职称材料
题名
基于kinect的改进RGB-D视觉里程计
1
作者
朱俊涛
陈强
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第5期943-948,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61272097)
上海市科技委员会重点项目(18511101600).
文摘
针对RGB-D视觉里程计中kinect相机所捕获的图像深度区域缺失的问题,提出了一种基于PnP(perspective-n-point)和ICP(iterative closest point)的融合优化算法。传统ICP算法迭代相机位姿时由于深度缺失,经常出现特征点丢失导致算法无法收敛或误差过大。本算法通过对特征点的深度值判定,建立BA优化模型,并利用g2o求解器进行特征点与相机位姿的优化。实验证明了该方法的有效性,提高了相机位姿估计的精度及算法的收敛成功率,从而提高了RGB-D视觉里程计的精确性和鲁棒性。
关键词
KINECT
深度丢失
融合算法
特征点
ICP
PNP
深度
值
位姿估计
BA优化模型
g2o
Keywords
kinect
lack of depth
fusion algorithm
feature points
iterative closest point
perspective-n-point
depth value
pose estimation
BA optimization model
g2o
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于kinect的改进RGB-D视觉里程计
朱俊涛
陈强
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020
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