基于立体视觉的2D占据网格地图构建
Electronic Design Engineering（2021）
摘要
目前大多数视觉SLAM系统只能输出相机轨迹与稀疏点云地图,无法适用于机器人进行导航、避障任务.通过单目相机虽然可以构建网格地图,但没有尺度信息,RGBD相机虽然具有尺度信息,但是在室外受环境光影响比较大.该文在ORB-SLAM2算法的基础上,采用双目视觉计算相机位姿,DepthToScan通过立体视觉的深度图像得到深度信息,在此基础上采用逆传感器模型计算占据概率,并在ROS通用平台下结合占据网格地图,重新构建了 一种可用于机器人路径规划、导航的2D占据网格地图算法.实验表明,该方案能清晰标识出环境中障碍物的位置,建图精度相比于RTAB-map提高了 3％.
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