融合imu去除运动模糊的改进光流匹配算法 栾小珍.pdf

文档介绍：计算机应用研究
Application Research of Computers
ISSN 1001-3695,CN 51-1196/TP
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摘 要：为进一步提高视觉 SLAM 中的光流匹配精度和速度，提出一种融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，
IMU)去除运动模糊的改进光流匹配算法。该算法首先利用 IMU 运动信息计算的点扩散函数去除运动模糊，提高特
征点匹配率；其次在 LK(Lucas-Kanade)光流的基础上，引入梯度误差，并使用图像梯度 L1 范数作为正则项模拟稀
疏噪声，构建代价函数；然后利用 IMU 预测特征点位置作为该算法初始值，并加入 BB(Barzilar-Borwein)步长改进
原有的高斯牛顿算法，提高计算速度。实验表明，通过两帧之间比较，该算法的效率和精度均优于 LK 光流法；然
后将该算法集成到 VINS-Mono 框架，在数据集 EuRoC 上，结果显示该算法提高了原有框架的定位精度和鲁棒性。
关键词：光流法；前端视觉里程计；运动模糊；多传感器融合
中图分类号：TP242 doi: .1001-
Feature tracking algorithm for removing motion blur by improving optical flow incorporating IMU
Luan Xiaozhena, Wei Guoliangb†, Cai Jiea
(a. College of Science, b. Business School, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai 200093, China)
Abstract: In order to improve the accuracy and efficiency of the feature point matching, this paper proposed a novel feature
point matching algorithm in terms