文献类型：期刊文章

作　　者：林辉灿[1] 吕强[1] 卫恒[1] 王阳[2] 梁冰[3]

Lin Huican;Lu Qiang;Wei Heng;Wang Yang;Liang Bing(Department of Weapon and Control,Academy of Army Armored Force,Beijing 100072,China;94891 Troop,Beijing 100076,China;School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou,Jiangxi 341000,China)

机构地区：[1]陆军装甲兵学院兵器与控制系 [2]94891部队 [3]江西理工大学信息工程学院

出　　处：《光学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61663014)

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：7

起止页码：215-222

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出全自主的微型飞行器,使用板载传感器实现三维的同时定位与稠密重构。在ORB-SLAM系统的基础上,基于扩展卡尔曼滤波器实现了视觉-惯导的传感器融合,提高了系统的稳健性和精度以满足微型飞行器自主飞行的要求。由于ORB-SLAM系统创建的稀疏的特征地图不能用于微型飞行器的避障和导航,使用双目摄像机提出了改进的构建地图的方法,由稀疏特征点地图扩展为稠密的八叉树地图。通过EuRoC数据集进行评估,可以验证本文算法较基于关键帧的视觉-惯导算法平均精度提升了1倍。将本文算法应用于所搭建的四旋翼自主飞行平台,仅依靠板载传感器和处理器,实现了全自主飞行与稠密地图构建,验证了本文算法的有效性和稳健性。

关 键 词：机器视觉  同时定位与地图构建 传感器融合 微型飞行器 三维稠密重构  

分 类 号：TP242.6]