摘要
本发明公开了惯性测量单元联合随机采样算法的视觉惯性里程计方法,涉及导航技术领域;其包括步骤S1获得环境图像的灰度图像和惯性测量单元的姿态数据;步骤S2获得灰度图像的特征点和位姿变化;步骤S3获得内点并生成地图;步骤S4获得预测的当前帧的位姿;步骤S5获得视觉的共视集与数据的共视集的交集和优化后的共视内点集合;步骤S6通过PNP算法获得当前帧的位姿。基于现有随机采样算法并结合惯性测量单元传感器的融合惯性测量单元联合随机采样算法,该算法通过综合利用视觉和惯性信息,有效滤除了异常特征点,从而显著提升了特征点匹配的准确性和跟踪的鲁棒性,最终提高了视觉‑惯性联合估计在复杂动态场景中的定位精度和稳定性。