免费论文：未知情况下视觉/MSINS的SLAM地方统一标准特性初始化接洽

本舆论运用呆板视觉本领和微捷联惯导体例本领(Micro Strap-down Inertial System, MSINS)，对未知情况下同声定位与舆图创造(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)的地方统一标准特性初始化举行接洽，给出了鉴于单目视觉的地方统一标准特性初始化的过程和实行，实行了一种全自决的未知情况认知本领，囊括未知情况中地方统一标准特性的的辨别、索取以及微捷联惯导体例扶助下的地方统一标准场所消息决定，进而经过对未知情况的认知，为运载体在未知情况中实行实足自主宰航定位与舆图创造打下普通。正文开始对图像特性索取及配合本领举行了接洽。比拟Harris角点索取本领和标准静止特性变幻(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)本领，提出了一种新的特性索取的本领H-SIFT法。并在各别标准，各别观点，各别普照前提下对索取的特性点举行了配合。对准图像配合题目，运用最优二分(Best Bin First, BBF)探求算法对鉴于欧几里德隔绝的迩来邻法(Nearest Neighbor, NN)算法举行了优化。经过配合截止不妨看出，H-SIFT+BBF本领不妨在小标准变革情景下维持很好的配合精确性和赶快性。为了实行从图像点的二维坐标重修出空间点的三维坐标，对摄像机标定和三维重修本领举行了接洽。过程多种标定本领的比拟，沿用张正友法举行标定，给出了标定截止。贯串立体视觉重修和鉴于疏通的构造重修，提出了一种单目视觉推迟初始化本领。为了赢得基线隔绝和载体的场所消息，正文对捷联惯导体例道理举行了接洽，并给出了计划基线隔绝的公式。舆论结果归纳了未知情况下乡标特性初始化的过程，并对准大场景 (远隔绝)和小场景 (近隔绝)两种情景举行了实行。为了考证正文算法的灵验性，将正文三维坐标重修计划的隔绝截止与激光测距截止比拟较，试验截止表白，在小场景的情景下，正文的算法的测距精度不妨维持在厘米级，计划功夫小于1秒。所以正文提出的算法在小场景的情景下，不妨保护定位的精确性与及时性,不妨实行运用于百般挪动呆板人的接洽中。

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