视觉SLAM技术的进展与应用

P237; 视觉SLAM技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器,为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果,对机器人自动化、智能化应用有着重要意义.本文介绍了视觉SLAM方法的关键技术,总结了目前视觉SLAM的研究现状,分析了当前视觉SLAM研究的主要趋势,最后讨论了视觉SLAM技术在深空、室内等受限环境下的应用现状与前景....

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Bibliographic Details
Published inCe hui xue bao Vol. 47; no. 6; pp. 770 - 779
Main Authors 邸凯昌, 万文辉, 赵红颖, 刘召芹, 王润之, 张飞舟
Format Journal Article
LanguageChinese
English
Published Beijing Surveying and Mapping Press 01.06.2018
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101%北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871
Subjects
Data processing
Deep space
Indoor environments
Localization
Power consumption
R&D
Research & development
Robots
Simultaneous localization and mapping
Unknown environments
Visual stimuli
特征提取
闭环检测
图优化
卡尔曼滤波
视觉SLAM
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ISSN1001-1595
1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2018.20170652

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Summary:P237; 视觉SLAM技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器,为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果,对机器人自动化、智能化应用有着重要意义.本文介绍了视觉SLAM方法的关键技术,总结了目前视觉SLAM的研究现状,分析了当前视觉SLAM研究的主要趋势,最后讨论了视觉SLAM技术在深空、室内等受限环境下的应用现状与前景.
Bibliography:ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
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ISSN:1001-1595
1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2018.20170652