《表1 Euroc数据集下RMSE》

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《基于光度与点线特征融合的半直接单目视觉定位算法》

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本文选取了数据集中的5组数据（MH01、MH02、V101、V102和V201）进行测试，所提出的半直接算法估计的载体轨迹都比较贴合参考轨迹。图4为本文算法在序列MH01运行过程中的示意图，左上为特征建图轨迹，图中央为本算法建图与定位轨迹，下方左一图为逆深度构建结果，左二为点特征及关键点特征，左三为线特征实时提取效果。图5展示了其中两组数据（MH01和MH02），虚线为参考的真实轨迹，实线是本文算法运行得出的轨迹。由于数据集内含有真实轨迹坐标，通过Sim（3）与地面真实轨迹对齐，并计算均方根误差（root mean squared error，RMSE）评估跟踪精度，见表1。从表1中可以看出，本文算法在精度上均优于DSO，平均定位精度提高了105%；而与ORB-SLAM2比较，平均定位精度提升了40%左右。