基于点线视觉/惯性SLAM和目标检测的测距方法 |
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引用本文: | 李磊磊,张哲,杨伊菲,梁琳,王霞,韩勇强.基于点线视觉/惯性SLAM和目标检测的测距方法[J].中国惯性技术学报,2023(3):237-244. |
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作者姓名: | 李磊磊 张哲 杨伊菲 梁琳 王霞 韩勇强 |
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作者单位: | 北京理工大学自动化学院 |
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基金项目: | 国家自然基金(62173040); |
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摘 要: | 针对无人平台在未知环境中自身定位和对远距离目标测距精度不高的问题,利用单目相机和惯性器件组成视觉/惯性导航定位系统,结合目标检测提出“动态基线+三角测距”方法实现自身定位和对目标测距。首先,建立基于点线融合的视觉/惯性系统模型,提高系统自身定位精度,给出运动前后相对位姿变化;其次,利用目标检测算法对目标进行检测和识别,得到运动前后物体对于图像平面的视差;最后,通过三角测距实现对目标的高精度测距。公共数据集实验测试结果表明,引入线特征的视觉/惯性系统的平均定位均方根误差(RMSE)为0.15 m。无人平台搭载系统对目标进行测距实验表明,系统在100 m以内对目标测距的误差小于测距距离的2%。
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关 键 词: | 视觉/惯性 同步定位与建图 目标检测 三角测距 |
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