针对飞行载体的实时ORB-SLAM实现问题,提出一种在嵌入式系统实现的改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)单目视觉里程计算法。算法首先对输入图像进行灰度化、高斯滤波预处理实现简化运算和图像去噪,考虑到算法移植及在嵌入式系统...针对飞行载体的实时ORB-SLAM实现问题,提出一种在嵌入式系统实现的改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)单目视觉里程计算法。算法首先对输入图像进行灰度化、高斯滤波预处理实现简化运算和图像去噪,考虑到算法移植及在嵌入式系统实现,将图像预处理和ORB图像特征提取与匹配等功能封装为IP(intellectual property)核,布置到硬件系统中,提高特征提取与匹配的速度和正确率,保证位姿估计实时性。搭建ZYNQ嵌入式系统,开展对比实验,实验结果表明:改进后的算法特征点匹配率提高了3.78倍,特征提取与匹配的耗时缩短为原来的1/8,处理图像的帧率可以达到19 fps,满足实时性要求。展开更多
近年来,视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术成为机器人和计算机视觉领域的研究热点。现有的主流算法通常只针对静态环境设计,当场景中出现动态物体时其算法的定位精准度和稳定性显著降低。本文提出一...近年来,视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术成为机器人和计算机视觉领域的研究热点。现有的主流算法通常只针对静态环境设计,当场景中出现动态物体时其算法的定位精准度和稳定性显著降低。本文提出一种改进的ORB-SLAM3(oriented FAST and rotated BRIEF SLAM3)方法。首先,在跟踪线程中采用了轻量化的YOLOv4(you only look once version 4)目标检测网络,对图像金字塔中的每一层图像进行处理,识别并移除动态特征点,进而提升位姿估计的精确度;其次,融合惯性测量单元的积分数据,提取关键帧中的相机内外参数信息,将深度图转换为三维彩色点云,通过拼接形成完整的场景点云地图;最后,进行验证评价。结果表明:本方法在室内动态场景中能有效排除动态特征点,增强相机定位的精度与稳定性;在实际测试场景中,平均距离误差在1.5 cm以内,可成功构建无动态物体干扰的激光点云地图。展开更多
文摘针对飞行载体的实时ORB-SLAM实现问题,提出一种在嵌入式系统实现的改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)单目视觉里程计算法。算法首先对输入图像进行灰度化、高斯滤波预处理实现简化运算和图像去噪,考虑到算法移植及在嵌入式系统实现,将图像预处理和ORB图像特征提取与匹配等功能封装为IP(intellectual property)核,布置到硬件系统中,提高特征提取与匹配的速度和正确率,保证位姿估计实时性。搭建ZYNQ嵌入式系统,开展对比实验,实验结果表明:改进后的算法特征点匹配率提高了3.78倍,特征提取与匹配的耗时缩短为原来的1/8,处理图像的帧率可以达到19 fps,满足实时性要求。
文摘近年来,视觉同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术成为机器人和计算机视觉领域的研究热点。现有的主流算法通常只针对静态环境设计,当场景中出现动态物体时其算法的定位精准度和稳定性显著降低。本文提出一种改进的ORB-SLAM3(oriented FAST and rotated BRIEF SLAM3)方法。首先,在跟踪线程中采用了轻量化的YOLOv4(you only look once version 4)目标检测网络,对图像金字塔中的每一层图像进行处理,识别并移除动态特征点,进而提升位姿估计的精确度;其次,融合惯性测量单元的积分数据,提取关键帧中的相机内外参数信息,将深度图转换为三维彩色点云,通过拼接形成完整的场景点云地图;最后,进行验证评价。结果表明:本方法在室内动态场景中能有效排除动态特征点,增强相机定位的精度与稳定性;在实际测试场景中,平均距离误差在1.5 cm以内,可成功构建无动态物体干扰的激光点云地图。
