针对深度相机运动中的位姿估计问题,提出了一种无需迭代的估计方法。首先,在二维图像上应用图像特征点提取和描述方法,完成不同视点的初始匹配。其次,选择初始匹配度量距离最小的2个特征点作为种子点。以三维空间中欧式距离与坐标系的...针对深度相机运动中的位姿估计问题,提出了一种无需迭代的估计方法。首先,在二维图像上应用图像特征点提取和描述方法,完成不同视点的初始匹配。其次,选择初始匹配度量距离最小的2个特征点作为种子点。以三维空间中欧式距离与坐标系的建立无关为准则,对初始匹配进行筛选。剔除误匹配点对,进而计算运动位姿参数。最后,采用nyuv2图像数据库进行实验,验证了本文算法的可行性和正确性。实验结果表明:与传统算法相比,该方法计算效率平均提高了8倍以上,特别适用于大型场景中的同步定位和地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)问题。展开更多
文摘针对深度相机运动中的位姿估计问题,提出了一种无需迭代的估计方法。首先,在二维图像上应用图像特征点提取和描述方法,完成不同视点的初始匹配。其次,选择初始匹配度量距离最小的2个特征点作为种子点。以三维空间中欧式距离与坐标系的建立无关为准则,对初始匹配进行筛选。剔除误匹配点对,进而计算运动位姿参数。最后,采用nyuv2图像数据库进行实验,验证了本文算法的可行性和正确性。实验结果表明:与传统算法相比,该方法计算效率平均提高了8倍以上,特别适用于大型场景中的同步定位和地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)问题。
