【摘 要】
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针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题，考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响，提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型，预测出相邻2帧之间的共视范围，实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值，在保证系统稳定性的情况下，提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略，基于匀速运动
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（51702266）； 成都市科技资助项目（2022-YF05-00157-SN）；
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针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题，考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响，提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型，预测出相邻2帧之间的共视范围，实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值，在保证系统稳定性的情况下，提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略，基于匀速运动模型快速确定出共视范围内的有效待匹配点，结合图像金字塔缩小匹配搜索范围，减少大量的无效匹配过程.在TUM数据集上进行对比实验，结果表明，提出的算法不仅实时性好，而且提高了系统的精度.
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针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优和容易死锁等问题，提出了一种用于自动引导车（Automated Guided Vehicle， AGV）路径规划的双种群蚁群算法。该算法引入差异化信息素初始值，修改启发函数并在信息素更新时对最优及最差路径进行奖惩；以改进策略为基础，引入自适应步长搜索策略，通过具有差异化步长的两个种群相互协作加强算法寻优能力和搜索效率；针对死锁问题，提出了将符合条件的单元
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