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ORB-SLAM3 with dogleg-based improved graph optimization
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PRE
AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae2386.png)
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摘要
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为解决ORB-SLAM3在定位和建图过程中易发散和早熟收敛的问题，本文引入狗腿算法（dogleg algorithm）替代传统LM优化方法，并改进了后端非线性优化模块。在保持系统整体框架不变的基础上，针对狗腿优化器的参数设置和Hessian矩阵的初始化进行了细致的调整与调试。算法首先利用跟踪线程模块采集数据，随后构建局部图并执行局部束调整及狗腿优化，最终通过回环检测模块完成历史关键帧匹配与回环识别。实验结果表明，改进的系统在绝对轨迹误差（ATE）和相对轨迹误差（RPE）等客观指标上优于原系统，尤其在重定位和闭环优化阶段表现突出，验证了狗腿算法在视觉SLAM后端优化中的应用价值与实践效果。
Keyword:
SLAM
visual SLAM
dogleg method
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
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