弱紋理場(chǎng)景下無(wú)人機(jī)邊緣化加速定位方法

摘要： 針對(duì)無(wú)人機(jī)在弱紋理場(chǎng)景下定位不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出一種基于邊緣化加速的無(wú)人機(jī)定位方法.參考開(kāi)源的VINS-Fusion算法架構(gòu),首先采用Harris角點(diǎn)算法提取需要優(yōu)化的角點(diǎn)信息,融合亞像素角點(diǎn)算法對(duì)提取的角點(diǎn)信息進(jìn)行迭代和精度提升,為后端優(yōu)化線程提供良好的初始值;然后設(shè)計(jì)一種邊緣化加速策略,通過(guò)滑窗法篩選出需要優(yōu)化的視覺(jué)殘差信息,采用舒爾補(bǔ)方法將篩選出的視覺(jué)殘差信息轉(zhuǎn)化為先驗(yàn)信息...