立体视觉里程计中基于微粒群优化的初始运动估计和内点检测

摘要：

初始运动估计和内点检测是影响立体视觉里程计定位精度的重要因素.目前,立体视觉里程计都采用基于3点线性运动估计的随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)方法.本文分析了随机采样一致性方法在初始运动估计中的性能:该方法对排除误匹配点是有效的,但在一定采样次数下采样到特征点提取误差和立体匹配误差都很小的匹配点的概率是很小的,所以通过该方法得到的初始运动参数和匹配内点不够精确.本文提出了采用微粒群优化的初始运动估计和内点检测新方法,该方法收敛速度快,搜索精确解的能力强,能够获得高精度的运动参数和匹配内点.立体视觉里程计仿真实验和真实智能车实验表明:和随机采样一致性方法相比,本文方法在运行时间、定位精度方面都更优越.

关键词：视觉里程计、视觉导航、微粒群优化、自主机器人

所属期刊栏目：32

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61071219资助.Supported by National Natural Science Foundation of China 61071219

在线出版日期：2015-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：93-100