【摘 要】
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针对传统同时定位与地图构建(SLAM)特征点误匹配以及多机器人协作中的地图融合问题,本文提出了基于结合KNN-PROSAC和改进快速定向二进制描述(ORB)的多机器人SLAM地图融合算法,通过提取栅格地图的ORB特征,计算最优匹配点及最优匹配集对应的单应矩阵,运用偏仿射变换矩阵求得转换关系从而实现地图融合。实验结果表明,本文算法可以在有效提高特征匹配正确率的同时保证地图融合的质量。
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673304),湖北省技术创新专项重大项目(2019AAA071),机器人与智能系统研究院开放基金(F201804)资助项目。
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针对传统同时定位与地图构建(SLAM)特征点误匹配以及多机器人协作中的地图融合问题,本文提出了基于结合KNN-PROSAC和改进快速定向二进制描述(ORB)的多机器人SLAM地图融合算法,通过提取栅格地图的ORB特征,计算最优匹配点及最优匹配集对应的单应矩阵,运用偏仿射变换矩阵求得转换关系从而实现地图融合。实验结果表明,本文算法可以在有效提高特征匹配正确率的同时保证地图融合的质量。
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