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基于点-线-面特征和曼哈顿约束的鲁棒RGB-D里程计 被引量：1
1
作者 程向红 于兴云 +1 位作者 吴建峰 刘丰宇 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第7期688-697,共10页
为解决视觉定位系统在室内环境中由于低纹理和后端优化中的权重设置不合理而导致的位姿漂移问题,提出了一种鲁棒RGB-D里程计设计方案。首先,采用短线过滤和断线合并的策略改进EDLines算法,以提高线特征匹配的精度和速度;其次,通过结合... 为解决视觉定位系统在室内环境中由于低纹理和后端优化中的权重设置不合理而导致的位姿漂移问题,提出了一种鲁棒RGB-D里程计设计方案。首先,采用短线过滤和断线合并的策略改进EDLines算法,以提高线特征匹配的精度和速度;其次,通过结合平面深度一致验证和方向相关性来改进主导平面筛选方式,以精确初始化曼哈顿帧;最后,基于特征约束数量和特征重投影残差构建特征的置信度,并采用自适应非线性优化的方法,实现鲁棒的位姿估计。实验结果表明,相较于ORB-SLAM2、Planar-SLAM和Manhattan-SLAM,所提方案在ICL-NUIM数据集上的绝对轨迹均方根误差平均降低60.55%、26.35%和22.97%;在TUM数据集上的绝对轨迹均方根误差平均降低52.41%、54.52%和49.57%。此外,在真实世界场景实验中,相较于Planar-SLAM、Manhattan-SLAM,所提方案的轨迹端点漂移分别降低35.63%和20.00%。 展开更多
关键词 RGB-D里程计 点-线-面特征 曼哈顿约束 后端优化
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基于空间约束的正则化流形学习影像匹配方法
2
作者 李爱霞 关泽群 +1 位作者 冯甜甜 周敏璐 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期164-167,共4页
针对大数据量的影像匹配问题,提出了一种基于正则化流形学习的影像匹配方法。该方法利用曼哈顿距离方法计算特征点SIFT描述符的相似性,并在此基础上增加同一幅影像中特征点之间的空间结构关系作为正则化项,采用流形学习方法将两幅影像... 针对大数据量的影像匹配问题,提出了一种基于正则化流形学习的影像匹配方法。该方法利用曼哈顿距离方法计算特征点SIFT描述符的相似性,并在此基础上增加同一幅影像中特征点之间的空间结构关系作为正则化项,采用流形学习方法将两幅影像中的特征点共同映射到同一流形空间;根据最小距离方法进行特征点的匹配。通过选取四种不同来源的影像对进行实验,与SVD-SIFT方法、LE-SIFT方法进行综合分析,结果表明该方法在匹配性能上优于现有方法,而且该方法具有线性复杂度,适用于处理特征点数量较大的影像匹配。 展开更多
关键词 空间约束 流形学习 正则化 曼哈顿距离
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基于稀疏约束的非负矩阵分解算法研究 被引量：4
3
作者 刘站琳 林小竹 《北京印刷学院学报》 2015年第4期53-58,共6页
非负矩阵分解是处理高维数据的一种常用方法,对带有稀疏约束的非负矩阵分解算法进行了研究,提出了一种在曼哈顿距离最接近的向量稀疏化算法,并与欧几里得距离最接近的向量稀疏化进行对比,提出的稀疏化算法具有较快的稀疏速度和较好的稀... 非负矩阵分解是处理高维数据的一种常用方法,对带有稀疏约束的非负矩阵分解算法进行了研究,提出了一种在曼哈顿距离最接近的向量稀疏化算法,并与欧几里得距离最接近的向量稀疏化进行对比,提出的稀疏化算法具有较快的稀疏速度和较好的稀疏效果。实验结果表明,只在非负基矩阵W上加稀疏约束时,得到的非负基矩阵W和非负系数矩阵H的乘积和原非负矩阵V最接近;基于稀疏的非负矩阵分解过程中,选取的迭代步长和迭代次数,会对实验分解结果产生较大影响。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 稀疏约束 曼哈顿距离 欧几里得距离
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