立体视觉里程计中基于微粒群优化的初始运动估计和内点检测
许允喜
项志宇
刘济林
1.浙江大学信息与电子工程系,浙江杭州,3100272.浙江大学信息与电子工程系,浙江杭州,3100273.浙江大学信息与电子工程系,浙江杭州,310027
摘要：初始运动估计和内点检测是影响立体视觉里程计定位精度的重要因素.目前,立体视觉里程计都采用基于3点线性运动估计的随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)方法.本文分析了随机采样一致性方法在初始运动估计中的性能:该方法对排除误匹配点是有效的,但在一定采样次数下采样到特征点提取误差和立体匹配误差都很小的匹配点的概率是很小的,所以通过该方法得到的初始运动参数和匹配内点不够精确.本文提出了采用微粒群优化的初始运动估计和内点检测新方法,该方法收敛速度快,搜索精确解的能力强,能够获得高精度的运动参数和匹配内点.立体视觉里程计仿真实验和真实智能车实验表明:和随机采样一致性方法相比,本文方法在运行时间、定位精度方面都更优越.
关键词：视觉里程计视觉导航微粒群优化自主机器人
分类号：TP242.6(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金项目(61071219)Supported by National Natural Science Foundation of China (61071219)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 93-100 )
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