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针对视觉里程计定位精度易受环境因素干扰而降低的问题,本文采用视觉惯性定位方法。首先,利用惯性测量单元(IMU)在短时间内提供精确测量信息的特点,将视觉信息与IMU数据进行紧耦合处理,提高系统的定位精度。其次,为提高系统的实时性,将图像帧进行关键帧筛选,并提出一种关键帧选择方法。然后,采用滑动窗口融合优化模型,求解位姿估计得到相机的运动轨迹。最后,通过EuRo C数据集对本系统进行实验,评价了本文算法定位精度与时间效率,实验结果表明,与主流算法OKVIS相比本文算法在定位精度与实时性上均有所提高。 相似文献
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