检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:许芬[1] 王振 XU Fen;WANG Zhen(School of Electrical,Control Engineering,North China University of Technology,Beijing 100144,China)
机构地区:[1]北方工业大学电气与控制工程学院,北京100144
出 处:《计算机工程与科学》2018年第5期836-841,共6页Computer Engineering & Science
摘 要:介绍了一个基于嵌入式平台和Kinect传感器的同时定位与地图创建算法的设计与实现。Kinect传感器包括一个可见光彩色摄像头和一个利用结构光测量深度的红外CMOS摄像头。算法利用ORB算子作为环境特征点的描述信息,并利用基于边沿的最近邻修复方法对深度图像进行修正以获得完整的深度信息。在此基础上,利用LSH方法进行特征点的匹配。实验结果表明,基于ORB特征的视觉SLAM算法具有较好的实用性和良好的定位精度,可以广泛应用于室内机器人的自主导航任务。This paper designs and implements a visual Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) algorithm based on embedded platform and Kinect sensors. Kinect sensors consist of a RGB camera and an infrared CMOS camera that uses structured light to measure depth. The algorithm uses the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) operator as the description information of the environmental feature points and uses the nearest neighbor repairing method based on edge detection to correct the depth image so as to obtain a complete depth map. Based on this, Locality Sensitive Hashing (LSH) algorithm is used to match feature points. Experimental results show that the visual SLAM algorithm based on ORB features is feasible, has good positioning accuracy, and can be widely used in autonomous navigation tasks of indoor robots.
关 键 词:嵌入式视觉 视觉SLAM ORB特征 移动机器人
分 类 号:TP242.62[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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