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
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。
