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针对复杂环境下运动机器人自主运行的任务要求,提出了一种采用图像特征匹配技术的视觉SlAM算法。相比于传统滤波器方法在机器人长时间运动过程中产生的误差积累,采用了基于图优化的SlAM方法,本文算法分为两个部分：前端和后端。前端负责处理图像数据提取机器人位姿几何关系,首先提取彩色RGB图像的特征点,创建特征点的高维特征描述子,建立特征点的位置对应关系;后端负责表达各时刻机器人的位姿并最大化地消除轨迹漂移问题,根据前端处理所产生的信息,构建一个代表机器人几何位置关系及其不确定性的关系图,通过对图的优化将测量轨迹最大化地逼近真实轨迹,最后生成稀疏点云地图和高精度的机器人运行轨迹。试验表明本文所提出的方法实用性强,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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