一种融入注意力和预测的特征选择SLAM算法
针对SLAM(simultaneous localization and mapping)在急转弯、快速运动场景中定位失败的问题,提出一种融入注意力和预测的特征选择即时定位与地图创建(SLAM)算法,选择随着相机的运动更有可能保持在视野中的特征点,舍去即将消失在视野中的特征点.首先利用logdet度量量化特征选择的可行性,然后计算特征点的信息矩阵,再从检测到的特征中通过贪婪算法选择k个特征(近似的)最大化logdet度量,最后结合ORB-SLAM2的实际实验表明,该算法在复杂场景(如急转弯、快速运动)中可以确保定位的准确性.
即时定位与地图创建;视觉;注意力;预测;特征选择;logdet度量;延迟求值;贪婪算法;信息矩阵
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目52075531
2021-12-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1039-1044