AKAZE Feature-Based Map Merging for Multi-Robot SLAM with Unknown Initial Pose
Author:
Affiliation:
1. Chongqing University,School of Automation,Chongqing,400044
Funder
Research and Innovation Foundation
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10032843/10032844/10033814.pdf?arnumber=10033814
Reference20 articles.
1. BRISK: Binary Ro-bust invariant scalable keypoints;leutenegger;International Conference on Computer Vision,2011
2. ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF
3. KAZE Features, European Conference on Computer Vision, Berlin;alcantarilla;ECCV,2012
4. Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces
5. Grid map merging approach based on image registration;zhu;ACTA Automatica Sinica,2015
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