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基于双目ORB-SLAM的障碍物记忆定位与去噪算法  
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【英文篇名】 Obstacle Memory Localization and Denoising Algorithm Based on Binocular ORB-SLAM
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 魏彤; 金砺耀;
【英文作者】 WEI Tong; JIN Liyao; School of Instrumentation Science and Opto-Electronics Engineering; Beihang University;
【作者单位】 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院;
【文献出处】 机器人 , Robot, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 计算机视觉; 障碍物定位; 去噪;
【英文关键词】 computer vision; obstacle localization; denoising;
【摘要】 针对现有视觉障碍物定位算法无法定位移出视野的障碍物且存在定位噪声的问题,提出一种基于双目ORB-SLAM(基于ORB特征的同时定位与地图构建系统)的障碍物记忆定位与去噪算法.算法在障碍物识别的基础上,首先将逐帧障碍物像点通过SLAM(同步定位与地图创建)地图投影到地面栅格,然后计算栅格内标准障碍物投影点数,进而采用大津(Otsu)法去除定位噪声,最终得到准确的障碍物记忆定位结果.实验结果显示,障碍物移出视野后仍能被记忆定位,单一障碍物去噪成功率达到95.3%,并且平均处理速度达到每秒8个关键帧.这证明本文算法实现了障碍物记忆定位,具有良好的去噪性能及实时性.
【英文摘要】 The existing visual obstacle localization algorithms can't locate the obstacles moving out of sight, and there are noises in localization. For these problems, an obstacle memory localization and denoising algorithm based on binocular ORB-SLAM(simultaneous localization and mapping system based on the oriented BRIEF feature) is proposed. Based on the detection results of the obstacle, the algorithm projects the obstacle points to the ground grid through the SLAM(simultaneous localization and mapping) map fram...
【基金】 北京市科技计划(Z151100002115022)
【更新日期】 2018-05-24
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言(Introduction)中国是世界上盲人人口最多的国家,全世界18%的盲人生活在中国,庞大的盲人人口以及社会文明的不断进步,使盲人出行困难问题受到越来越多的关注由于盲人缺失的是视觉,而视觉是获取外界信息最主要的途径,因此基于计算机视觉的自主导盲[2<是解决盲人出行困难问?

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