融合惯性信息的单目直接法定位与稠密地图构建

摘要：

针对单目直接法依靠图像梯度进行优化容易陷入局部最优、且难以构建低纹理区域地图的问题,构建高精度IMU预积分模型,将惯性信息融合到图像跟踪过程中,为视觉跟踪提供精确的帧间运动约束及良好的初始化梯度方向信息,构建视觉惯性跟踪模型,提高了单目视觉的定位精度并实现半稠密地图构建;通过超像素图像分割提取出二维图像不同的轮廓位置,提出双重投影匹配算法确定出可靠的超像素与对应的3D空间点,通过RANSAC对低梯度图像区域进行平面拟合以及异常点剔除,完成低纹理区域的地图扩建,实现稠密点云地图的构建.实验结果表明,与传统视觉定位模型相比,直接法与惯性信息融合提高了系统的定位精度,在无GPU加速的情况下能构建精确的稠密三维点云地图.

关键词：单目视觉;IMU预积分;直接法;稠密点云地图

所属期刊栏目：28

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;北京市自然科学基金资助项目/北京市教育委员会科技计划重点项目

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1967-1976