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基于动态视觉传感器的VSLAM算法研究
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本项目提出开展基于动态视觉传感器的VSLAM算法研究,利用动态视觉传感器的高动态范围、低延迟、没有动态模糊等特性,克服基于传统成像技术的SLAM系统在剧烈运动时和面对复杂光照场景时普遍存在的位姿估计失败问题,使智能移动平台以及AR/VR等设备在面对真实应用环境时具备更好的鲁棒性和适应性。

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1)本研究所提出的方法,直接利用DVS的事件流进行6DoF位姿估计,并重建出半稠密的3D地图,无需从事件流重建出强度图像;这可以充分发挥DVS低延迟、没有运动模糊的优势。

2)相比于基于传统图像的VSLAM,本研究所提出的算法在剧烈运动、高动态范围等具有挑战性的应用场景下依旧可以良好运行。

3)另外,得益于DVS的低延迟,本研究所提出的算法可以每秒输出数百个位姿估计,这一速率足以应用在高速机器人、自动驾驶等场合,具备广阔的应用前景。