融合IMU去除運(yùn)動(dòng)模糊的改進(jìn)光流匹配算法

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摘要：為進(jìn)一步提高視覺SLAM中的光流匹配精度和速度，提出一種融合慣性測(cè)量單元（inertial measurement unit，IMU）去除運(yùn)動(dòng)模糊的改進(jìn)光流匹配算法。該算法首先利用IMU運(yùn)動(dòng)信息計(jì)算的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)去除運(yùn)動(dòng)模糊，提高特征點(diǎn)匹配率；其次在LK（Lucas-Kanade）光流的基礎(chǔ)上引入梯度誤差，并使用圖像梯度L1范數(shù)作為正則項(xiàng)模擬稀疏噪聲，構(gòu)建代價(jià)函數(shù)；然后利用IMU預(yù)測(cè)特征點(diǎn)位置作為該算法初始值，并加入BB（Barzilar-Borwein）步長(zhǎng)改進(jìn)原有的高斯牛頓算法，提高計(jì)算速度。（剩余17386字）