一种基于机器学习算法的单目里程计研究

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摘要：视觉里程计（VO）通过轨迹推算，累加运动矢量，得出当前位置的相对定位方法，单目里程计仅使用单个相机作为图像获取载体，使获得信息的要求更低，且能较精确地识别和定位特征点，实时性好，成本也少很多，因此具有更广的应用前景。本课题采用SURF算法来同时检测和匹配特征点，使用一种基于机器学习算法（SVM）自适应卡尔曼滤波器，减缓原本卡尔曼滤波器中会出现的精度低和发散状况，起到优化单目里程计的系统准确度。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/60535A/201643/7000043674.html

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关键词：机器学习算法 学习算法 机器学习 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波 单目 视觉里程计 SURF算法 卡尔曼滤波