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公开(公告)号：CN115342829B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210863221.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器的里程计算方法及装置，应用于视觉惯性里程计，视觉惯性里程计包括相机和IMU，该方法包括：对视觉惯性里程计进行动态初始化处理，得到视觉惯性里程计的初始化状态信息，并基于初始化状态信息建立初始空间三维地图；根据初始化状态信息、相机实时采集的图像数据和IMU实时采集的IMU数据进行状态传播，得到视觉惯性里程计的线性化模型；基于迭代扩展卡尔曼滤波器方法对线性化模型进行多次迭代更新处理，得到视觉惯性里程计的当前系统状态向量，当前系统状态向量用于指示视觉惯性里程计在初始空间三维地图中的位置和姿态。提高了视觉惯性里程计的精度。
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公开(公告)号：CN112991388B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202110268118.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于视觉跟踪领域，具体涉及了一种基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，旨在解决现有基于描述子的线段匹配方法精确性低和速度慢的问题。本发明包括：基于当前帧图像利用FLD算法提取线段，并采样等距特征点；利用IMU信息进行特征点在下一帧的位置预测，并利用KLT稀疏光流跟踪方法进行特征跟踪；对于所有的跟踪成功的特征点去除跟踪错误的特征点之后，拟合得到预测线段；对每一条线段，计算其与候选匹配线段之间的几何距离，构建误差函数，并利用最小化L1范数的方法求解匹配向量，从而得到线段之间的匹配关系。本发明进行线段跟踪匹配的精度高和速度快，且不依赖局部线段描述子。
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公开(公告)号：CN118762077A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410746227.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种平面信息辅助的双目同步定位与地图构建方法及装置，涉及计算机视觉技术领域。所述方法包括：提取双目图像的点特征；并基于索贝尔算子的支持点提取所述双目图像的平面特征；所述双目图像是初始双目图像预处理后得到的；所述初始双目图像是双目相机采集的；基于所述双目相机、所述点特征与所述平面特征，确定优化函数；对所述优化函数进行优化，确定相机位姿；基于所述相机位姿，确定目标地图。本申请提供的平面信息辅助的双目同步定位与地图构建方法及装置，可以提高位姿估计的准确性及地图构建的准确性。
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公开(公告)号：CN118913261A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411001022.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本公开涉及一种用于平面辅助视觉‑惯性里程计的误差抑制方法和装置。所述平面辅助视觉‑惯性里程计包括惯性测量单元和RGB‑D相机，所述误差抑制方法包括：基于通过惯性测量单元获得的局部旋转速度和局部平移加速度的测量值，确定惯性测量单元的状态向量；基于通过RGB‑D相机获得的彩色图和深度图，确定点特征和平面特征；通过基于所述状态向量确定的扩展卡尔曼滤波器，针对所述点特征和平面特征执行更新；基于两组平面的夹角和距离来确定相似度矩阵，并基于所述相似度矩阵来确定观察到的平面是否存在漂移；响应于确定观察到的平面存在漂移，固定先前创建的无漂移的路标平面。通过采用本公开，能够提高系统应对累积漂移的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116704022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310414516.X
申请日：2023-04-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于结构线段的VIO系统的位姿估计方法、装置及介质，所述方法包括：基于全局坐标系和建筑坐标系之间的旋转矩阵，将VIO系统的初始状态向量变换至建筑坐标系；基于所述图像数据，确定结构线段以及所述结构线段的全局方向；基于所述结构线段以及所述全局方向，对预测的状态向量和协方差矩阵进行更新；基于更新后的状态向量和协方差矩阵，确定相机的位姿。本发明提供的基于结构线段的VIO系统的位姿估计方法，通过利用结构线段的全局方向来进行位姿估计，由于图像上的结构线段是环境全局方向的直接观测，从而可以利用结构线段消除消除VIO系统在旋转估计中存在的累积误差，进而提高了位姿估计精度。
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公开(公告)号：CN110666813A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911028492.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明实施例涉及机器人控制技术领域，解决了同时解决计算资源受限和续航等问题。本发明实施例公开了一种信息处理系统、方法及包括该信息处理系统的机器人系统，该信息处理系统包括人机交互模块、智能机器人处理器、智能任务管理器、机器人本地端、边缘计算单元、云计算单元和主控制器，通过人机交互模块获取输入信息，通过智能机器人处理器将输入信息生成任务，通过智能任务管理器将任务分类并将不同类型的任务分别发送至机器人本地端、边缘计算单元和云计算单元进行处理，主控制器根据任务的处理结果控制机器人本体运动。本发明的有益效果为：降低对机器人本地端的计算要求，降低机器人本地端的电量消耗，同时又减轻了重量，提高了续航能力。
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公开(公告)号：CN115342829A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210863221.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种基于迭代扩展卡尔曼滤波器的里程计算方法及装置，应用于视觉惯性里程计，视觉惯性里程计包括相机和IMU，该方法包括：对视觉惯性里程计进行动态初始化处理，得到视觉惯性里程计的初始化状态信息，并基于初始化状态信息建立初始空间三维地图；根据初始化状态信息、相机实时采集的图像数据和IMU实时采集的IMU数据进行状态传播，得到视觉惯性里程计的线性化模型；基于迭代扩展卡尔曼滤波器方法对线性化模型进行多次迭代更新处理，得到视觉惯性里程计的当前系统状态向量，当前系统状态向量用于指示视觉惯性里程计在初始空间三维地图中的位置和姿态。提高了视觉惯性里程计的精度。
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公开(公告)号：CN112991388A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110268118.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于视觉跟踪领域，具体涉及了一种基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，旨在解决现有基于描述子的线段匹配方法精确性低和速度慢的问题。本发明包括：基于当前帧图像利用FLD算法提取线段，并采样等距特征点；利用IMU信息进行特征点在下一帧的位置预测，并利用KLT稀疏光流跟踪方法进行特征跟踪；对于所有的跟踪成功的特征点去除跟踪错误的特征点之后，拟合得到预测线段；对每一条线段，计算其与候选匹配线段之间的几何距离，构建误差函数，并利用最小化L1范数的方法求解匹配向量，从而得到线段之间的匹配关系。本发明进行线段跟踪匹配的精度高和速度快，且不依赖局部线段描述子。
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公开(公告)号：CN210879685U
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201921825252.2
申请日：2019-10-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本实用新型实施例涉及机器人技术领域，解决了同时解决计算资源受限和续航等问题。本实用新型实施例公开了一种信息处理系统及包括该信息处理系统的机器人系统，该信息处理系统包括人机交互模块、智能机器人处理器、智能任务管理器、机器人本地端、边缘计算单元、云计算单元和主控制器，通过人机交互模块获取输入信息，通过智能机器人处理器将输入信息生成任务，通过智能任务管理器将任务分类并将不同类型的任务分别发送至机器人本地端、边缘计算单元和云计算单元进行处理，主控制器根据任务的处理结果控制机器人本体运动。本实用新型的有益效果为：降低对机器人本地端的计算要求，降低机器人本地端的电量消耗，同时又减轻了重量，提高了续航能力。
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