IMU松耦合的KinectFusion算法改进

作     者：应宏钟 高宏力 宋兴国 杨林志 YING Hong-zhong;GAO Hong-li;SONG Xing-guo;YANG Lin-zhi

作者机构：西南交通大学四川成都610031 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51605393) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(A0920502051723-9) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2020年第6期

页      码：261-264页

摘      要：针对KinectFusion算法中采用frame-to-model ICP进行位姿估计时经常发生位姿丢失的问题,提出了使用惯性测量传感器IMU进行松耦合的算法改进.通过使用IMU采集到位移数据结合ICP算法实现位姿估计,意图在快速移动或者采集的图像数据缺少有效配准点的情况下保证相机跟踪不丢失,增强KinectFusion算法的整体鲁棒性.通过实验,将提出的算法与原有的算法进行比较,结果表明这里算法在没有明显降低实时性的情况下,其鲁棒性上优于原有算法,可以满足移动机器人的实时SLAM需求.

主 题 词：即时定位与地图构建 KinectFusion算法 惯性测量单元 ICP算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 080202[080202] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.06.063

馆 藏 号：203934429...