基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述

针对如何准确获取位姿信息来实现移动机器人的避障问题，提出一种可用于实时获取移动机器人位姿的单目视觉里程计算法。该算法利用单目摄像机获取连续帧间图像路面SURF（Speeded Up Robust Fe

为了提高单目视觉实时测量双护盾隧道掘进机前后盾相对位姿的精度, 引入高精度倾角传感器与单目视觉构成一种组合测量系统。该系统将两个倾角传感器分别与视觉传感器和特征点系统固定连接, 通过倾角传感器提供的多

MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究

为了解决地下工程场景下巡逻机器人的定位与建图问题, 提出了一种基于点线特征融合的半直接单目视觉里程计(SVO)算法。本文算法可分为特征提取、状态估计和深度滤波器3个线程。特征提取线程负责图像点、线特征

Fast acquisition method of face parallax based on binocular vision

具有精确、稳定的定位结果以及合理的价格是未来的智能车辆导航系统的发展趋势。为了达到这个目标，人们建立了多种组合导航模型（GNSS/DR，GNSS/INS，GNSS/MM）。尽管这些模型已在多种不同环境

：研究了基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)方法，即在视角改变情况下，用SIFT算法对不同图像进行特征匹配，根据极线几何原理得到摄像头的旋转角度，将之与里程计

针对煤矿井下无GPS环境下巡检机器人自主定位问题，研究了基于激光雷达的同步定位与地图构建方法。首先建立激光雷达观测模型和里程计预测模型，将机器人定位和地图构建的实际问题转换为概率数学模型的逻辑推理问题

提出一种高效的基于全景视觉的室内移动机器人地图构建和定位方法. 该方法充分利用全景视觉系统视野广阔、获取环境信息完整的特点, 根据全景图像生成环境描述子; 利用上述环境描述子描述环境, 创建拓扑地图,

为了通过视觉测量的方法实现小型空间机器人协同位姿的求解, 设计了基于单目视觉的协同位姿测量系统。针对复杂的太空工作条件, 设计了作用范围广、精度高且稳健性强的合作靶标; 设计了利用图像梯度法提取单像素