《表1 绝对轨迹误差比较》

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《一种基于半直接视觉里程计的RGB-D SLAM算法》

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在ICL数据集上，实验对比了本算法、ORB-SLAM2算法[17]和RGB-D SLAM算法[6]的视觉里程计的定位精度，在有闭环的room kt3及office kt3序列上，测试了算法闭环检测的有效性，如表1所示．ORB-SLAM2通过最小化地图点的重投影误差，估计位姿．RGB-D SLAM根据关键点的光度误差进行定位．本算法通过直接法估计初始位姿，然后基于特征点法优化位姿．在大部分序列上，本算法的视觉里程计定位精度高于其他2种算法．序列room kt0中，由于相机的大幅度旋转运动，直接法跟踪精度较低，但特征点法具有宽基线配准的优势，很好地适应这种情况．算法通过特征点法优化位姿，保证了位姿估计的准确性．序列room kt1中，相机面对白墙和玻璃旋转，导致特征点法跟踪不稳定，但直接法具有较强的鲁棒性，提供了稳定的初始位姿，保证了算法的定位精度．