分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为进一步提高视觉SLAM中的光流匹配精度和速度,提出一种融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)去除运动模糊的改进光流匹配算法。该算法首先利用IMU运动信息计算的点扩散函数去除运动模糊,提高特征点匹配率;其次在LK(Lucas-Kanade)光流的基础上,引入梯度误差,并使用图像梯度L1范数作为正则项模拟稀疏噪声,构建代价函数;然后利用IMU预测特征点位置作为该算法初始值,并加入BB(Barzilar-Borwein)步长改进原有的高斯牛顿算法,提高计算速度。实验表明,通过两帧之间比较,该算法的效率和精度均优于LK光流法;然后将该算法集成到VINS-Mono框架,在数据集EuRoC上,结果显示该算法提高了原有框架的定位精度和鲁棒性。