10.19557/j.cnki.1001-9944.2021.10.010
视觉与惯性传感器融合的室内导航算法研究
目前大多数室内移动机器人使用的是视觉传感器的导航算法,其精度低,鲁棒性差,对于快速移动和环境纹理特征不明显的情况,机器人位姿估计的精度会骤然下降.于是该文提出了在ORB-SLAM2算法的基础上,使用双目相机与IMU传感器紧耦合的方式进行状态估计.IMU响应速度快、采集数据不受外界影响、在快速运动和低纹理环境中可以提供较好的估计.此外,在特征点匹配后进行了动态特征点滤除,使其在动态环境中也有较好的表现.在数据集下进行实验测试,结果表明,改进后的算法在上述情况下明显提高了系统的定位精度.
视觉传感器;ORB-SLAM2算法;IMU传感器;紧耦合;动态特征点滤除
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TP242.6(自动化技术及设备)
2021-10-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
44-48,68