无人机视觉SLAM环境感知发展研究

苗升; 刘小雄; 黄剑雄; 居玉婷; 章卫国

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无人机视觉SLAM环境感知发展研究

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无人机在进行搜索救援等高级任务的时候,往往需要确定自己的位置和环境信息;仿照于人类通过视觉感知环境信息,视觉SLAM是计算机视觉领域里面通过视觉传感器感知环境的信息并快速跟踪自身的位置和建立环境地图的一种前沿技术;文章首先阐述了 VSLAM的重要组成部分:前端处理(特征点法和直接法)、数据关联、后端优化算法(滤波方法和优化方法)和建图;然后总结了一些在无人机上成功应用的典型VSLAM算法,以及在VSLAM发展的30多年的时间里涌现出许多出色的方案和研究机构;接着论述了当前用于无人机VSLAM发展的几个重点问题,多无人机协同的C—SLAM、深度学习和语义分割在SLAM中的应用、以视觉惯导为代表的多传感器融合SLAM;最后,对VSLAM方法进行总结,给出了未来的发展方向,希望对后续研究提供指导和帮助.

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来源
《计算机测量与控制》 |2021年第8期|1-641|共7页
作者
苗升; 刘小雄; 黄剑雄; 居玉婷; 章卫国;
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作者单位

西北工业大学自动化学院西安 710072;

西北工业大学自动化学院西安 710072;

西北工业大学自动化学院西安 710072;

西北工业大学自动化学院西安 710072;

西北工业大学自动化学院西安 710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
视觉导航; 视觉SLAM; 无人机; 非线性优化;

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