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针对移动机器人视觉同步定位与地图创建中由于相机大角度转动造成的帧间匹配失败以及跟踪丢失等问题,提出了一种基于局部图像熵的细节增强视觉里程计优化算法.建立图像金字塔,划分图像块进行均匀化特征提取,根据图像块的信息熵判断其信息量大小,将对比度低以及梯度变化小的图像块进行删除,减小图像特征点计算量.对保留的图像块进行亮度自适应调整,增强局部图像细节,尽可能多地提取能够表征图像信息的局部特征点作为相邻帧匹...
同时定位与建图(SLAM)是智能机器人实现真正自治的必要前提，是一个比单独研究定位或者建图更加困难的课题。该文将基于SUT变换的RBUKF滤波器应用于平面静态环境下的同时定位与建图算法，它能够在同样计算复杂度的情况下，避免基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)SLAM算法由于线性化误差大导致滤波器发散，从而出现建图错误的缺点。基于公共数据集的实验表明该方法估计的最终地图比EKF的方法精度高。