基于边缘信息的RGB-D相机动态视觉里程计方法

本发明公开了一种基于边缘信息的RGB‑D相机的动态环境觉里程计方法，该方法包括以下步骤：将采集图像根据深度信息进行场景聚类；再通过光度信息、边缘信息构建出残差模型，引入平均背景深度，加大前景残差；将残差模型与面元3D重建算法结合，分离动态物体并得到聚类权重；将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中，以降低动态物体的影响，提高位姿估计的精度。通过在TUM RGB‑D数据集上进行实验，实验表明本发明在动态环境下比现有算法有更高的精度与鲁棒性。

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