作者：周俊,吴明晖,王先伟 单位：中国农业机械工业协会;山东省农业机械科学研究所 出版：《农业装备与车辆工程》2019年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSDLG2019070080 DOC编号：DOCSDLG2019070089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于关键帧的视觉惯性定位算法》PDF+DOC2020年第05期 徐玲,蔡慧,郑恩辉,花江峰,刘政,王谈谈 《基于ROS的惯性和视觉里程计的机器人室内定位》PDF+DOC2019年第05期 龚学锐,闵华松 《单目视觉惯性融合方法在无人机位姿估计中的应用》PDF+DOC2018年第06期 茹祥宇,金潮,潘成峰,许超 《视觉SLAM系统分析》PDF+DOC2018年第19期 揭云飞,王峰,智凯旋,熊超伟,李学易 《基于激光传感器的变电站巡检机器人导航》PDF+DOC2019年第02期 冯坤,马磊,孙永奎 《VSLAM的研究与发展》PDF+DOC2019年第09期 吴家伟,潘凤琳,胡合斌 《基于RGB-D相机的移动机器人定位分析与实现》PDF+DOC2019年第03期 彭蔚枝,袁锋伟,周志伟 《煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究》PDF+DOC2019年第09期 杨林,马宏伟,王岩,王川伟,张珍珍 《移动机器人SLAM关键问题和解决方法综述》PDF+DOC2018年第07期 杨雪梦,姚敏茹,曹凯 《公共环境下机器人位姿信度估计与自主定位》PDF+DOC2010年第26期 李希,高庆吉,王丽芳

    • 为实现采茶机器人在室外复杂茶园环境中实时定位与移动轨迹跟踪，并以较低的计算代价获得较高的精度，使用双目摄像头与IMU作为传感器，采用视觉惯性里程计算法OKVIS，通过实验对比视觉里程计、松耦合的视觉惯性里程计与紧耦合的视觉惯性里程计。结果表明该算法精度较高。最终采用OKVIS算法，在室外茶园环境中验证采茶机器人的实时定位与轨迹跟踪。实验结果表明，所提方案实际运行结果良好，可以满足采茶机器人位姿估计要求。

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