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基于稀疏几何约束的RGB-D相机快速视觉里程计

DOI：10.1587/transinf.2018EDL8119 期刊：IEICE Transactions on Information and Systems 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:02:03
摘要： 位姿估计是机器人自主行为的基本要求。本文提出一种基于RGB-D图像的鲁棒快速视觉里程计方法来获取相机位姿。我们首先提出一种基于稀疏几何约束的运动估计方法，并推导几何代价函数的解析雅可比矩阵以提高收敛性能，随后用该运动估计方法替代ORB-SLAM中的跟踪线程以提升其运行时性能。实验结果表明，本方法在保持相近精度的情况下比ORB-SLAM快两倍。
作者： Ruibin GUO，Dongxiang ZHOU，Keju PENG，Yunhui LIU
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种基于RGB-D图像的鲁棒且快速的视觉里程计方法，用于相机位姿估计，在速度和光照变化鲁棒性方面优于ORB-SLAM等现有方法。

研究成果

所提出的基于稀疏几何的运动估计方法及其推导的解析雅可比矩阵，显著提升了视觉里程计的计算效率，在保持相近精度的同时比ORB-SLAM快两倍。该方法不依赖颜色信息，对光照变化具有鲁棒性。未来工作可扩展至室外环境并进一步优化点选择过程。

研究不足

该方法依赖于RGB-D相机的深度信息，这些信息可能受到传感器噪声和环境因素的影响。它仅在室内数据集上进行评估，其在室外或动态环境中的性能尚未经过测试。与ORB-SLAM的集成可能会继承其部分局限性，例如对关键帧插入的依赖性。

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