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基于动态特征点滤除与关键帧选择优化的ORB-SLAM2算法
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作者 阚绪康 史格非 杨雪榕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3185-3190,共6页
同时定位与建图(SLAM)算法在有运动目标的情况下存在定位精度下降的问题,而引入实例分割等算法虽然可以应对动态场景,但难以保证SLAM算法的实时性,且在运动时相机抖动会导致关键帧选择不准确和跟踪易丢失的问题。针对上述问题,提出一种... 同时定位与建图(SLAM)算法在有运动目标的情况下存在定位精度下降的问题,而引入实例分割等算法虽然可以应对动态场景,但难以保证SLAM算法的实时性,且在运动时相机抖动会导致关键帧选择不准确和跟踪易丢失的问题。针对上述问题,提出一种基于动态特征点滤除与关键帧选择优化的ORB-SLAM2算法,以保证SLAM算法的实时性,并有效减少动态特征点对SLAM算法定位精度的影响,同时应对由相机抖动造成的关键帧选择不准确的问题。所提算法通过在ORB-SLAM2算法的基础上引入YOLOv5算法识别运动目标,在跟踪线程滤除动态目标特征点,从而兼顾算法的实时性与定位精度。同时,在选择关键帧上提出一种基于帧间相对运动量的判别准则,从而提高关键帧选择的准确性。在freiburg3_walking_xyz数据集的上实验结果表明,与ORB-SLAM2算法相比,所提算法的平均耗时减少了38.54%,绝对轨迹误差中的均方根误差(RMSE)精度提高了95.2%。可见,所提算法能有效解决上述问题,提升SLAM算法的定位精度和准确性,进而提升地图的可用性。 展开更多
关键词 视觉同时定位与建图 动态场景 ORB-SLAM2 关键帧选择 YOLOv5
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