《表3 3种算法在fr1/desk2数据集下的参数对比》

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《基于特征地图维护的视觉里程计改进》

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为了更好观察改进算法的精确度，利用TUM测试工具生成改进算法的估计轨迹与真实轨迹的对比如图6所示，分别对应3个测试数据集，实线轨迹为改进算法估计轨迹，虚线轨迹为TUM计算机视觉组利用运动视觉捕捉系统记录的摄像头在该场景的真实轨迹。由于减少了关键帧的数量，随着测试数据的时间增长使累积误差变大，所以图6（c）的估计轨迹较图6（a）、图6（b）误差增大，但是总体误差保持在厘米级。在正常后端优化的情况下，累计误差最大不超过10cm，运动轨迹奇点少，基本与真实轨迹一致。