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| 基于双重初始化和分级优化的改进视觉惯性SLAM方法 | |
| 作者姓名： | 凌有铸 郭俊阳 陈孟元 陈何宝 袁学超 |
| 摘 要： | 针对传统视觉惯性SLAM初始化阶段收敛速度慢、准确性低以及抗干扰能力较弱,实时优化过程局部轨迹累计误差高、后端优化精度低等问题,提出一种双重初始化和关键帧分级优化的改进视觉惯性SLAM方法.在视觉惯性导航系统(VINS)初始化基础上构建观测样本情形评估函数,评估状态误差信息矩阵,判断初始化算法终止条件,缩短初始化时间,... |
| 关 键 词： | 基于视觉的同时定位与建图 信息矩阵 评估函数 共视约束 状态优化 |
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