《表2 处理时间对比：应用于室内的双目视觉定位算法》

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《应用于室内的双目视觉定位算法》

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在双目相机静止时采集100帧图像，误差结果如图8所示，在静止情况下，特征点匹配误差，相机标定和矫正误差导致奇异值分解得到的R，T存在误差，最终得到的相机位姿存在误差，并且随着帧数的不断增加误差是累积上升的，通过对运动估计算法的优化可以很好地减小累计误差。然后使携带相机的机器人沿世界坐标系Z轴缓慢前进5 m，共采集100帧图像，并计算位姿。实验结果如图9所示，运动估计求解在不做优化时的平移误差明显比优化后的平移误差大。运动姿态估计求解算法优化前后的处理时间对比如表2所示，优化前算法处理100帧图像时间为11.5 s，平均每帧处理时间为115 ms。优化后的时间为12.6 s，平均每帧处理时间为126ms。从图6流程图中可以看出，优化后的算法多了一步两帧图像特帧点匹配要求的判断。优化后的算法虽然平均每帧处理时间比优化前算法多了11ms，但是定位精度有了一定的提高。