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公开(公告)号：CN110070615B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910294596.3
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多相机协同的SLAM方法，通过多个相互补充视野的相机实现对探测环境360度范围的观测，每个相机独立采集与分析数据，同时，在构建地图和运动跟踪过程中，有效相机协同完成具有尺度信息的共享地图点生成和联合位姿估计的任务，可以利用多相机的成像与结构特点协同完成全景SLAM系统的地图构建与高精定位任务，解决现有纯视觉SLAM系统存在的感知视野受限，弱纹理环境定位精度差，地图尺度信息缺失，抗光照和遮挡能力差等问题，同时，多个相机相互独立，任一相机出现问题都不会影响系统的正常工作，使得系统对物体遮挡、阳光直射以及镜头损坏等情况都有一定的鲁棒性，为无人平台自主导航提供技术保障。
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公开(公告)号：CN109186586A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810969002.X
申请日：2018-08-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向动态泊车环境的同时定位及混合地图构建方法，通过引入环境的语义信息进行数据关联，将用于定位的特征点地图中的动态目标进行剔除，同时在定位时引入停车位等静态语义信息，从而提高在动态环境下的定位精度；使用全景立体视觉平台作为系统唯一环境感知来源，结合全景相机及视觉的优点，不经具有环境准确的尺度信息，同时由于视野广，特征点在地图中停留时间长，因此可以提高定位精度；可以将停车位等语义信息与环境中的拓扑路网结构进行融合，可以有效提高路径规划的效率，从而进一步提高自主泊车系统的实时性。
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公开(公告)号：CN113256736B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110637214.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可观测性优化的多相机视觉SLAM方法，该方法根据多相机视觉SLAM可观测性设计多相机视觉系统，使其用于阿克曼运动模型的地面无人平台时能够更加有效恢复定位信息尺度，该方法充分利用多相机视觉系统的基线约束和全景感知能力，依据可观测性进行优化，解决地面无人平台在未知环境中的自主导航问题，并解决现有视觉SLAM方法尺度恢复能力弱、在纹理特征稀疏或分布不均的环境中无法鲁棒地进行定位的问题；根据可观测性设计的可观测度可以直接评估实时定位的效果变化趋势，以此为依据判断关键帧之间所需的视角差异，提高了视觉SLAM的可靠性，使地面无人平台可以精准、可靠地进行真实世界尺度下的自主导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256736A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110637214.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可观测性优化的多相机视觉SLAM方法，该方法根据多相机视觉SLAM可观测性设计多相机视觉系统，使其用于阿克曼运动模型的地面无人平台时能够更加有效恢复定位信息尺度，该方法充分利用多相机视觉系统的基线约束和全景感知能力，依据可观测性进行优化，解决地面无人平台在未知环境中的自主导航问题，并解决现有视觉SLAM方法尺度恢复能力弱、在纹理特征稀疏或分布不均的环境中无法鲁棒地进行定位的问题；根据可观测性设计的可观测度可以直接评估实时定位的效果变化趋势，以此为依据判断关键帧之间所需的视角差异，提高了视觉SLAM的可靠性，使地面无人平台可以精准、可靠地进行真实世界尺度下的自主导航。
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公开(公告)号：CN113506342B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110638485.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于多相机全景视觉的SLAM全向回环校正方法，该方法利用多相机全景视觉系统提供的全景图像信息，对运动载体周围的环境进行全方位的感知，解决现有SLAM方法所用回环校正算法无法在传感器朝向差异较为明显时检测出相同场景的问题；通过冗余的视野范围，可以保证环境信息感知时没有盲区；通过去除匹配特征点中的重复信息来减弱冗余视野范围对回环检测的影响，可以在传感器位置相同时准确地检测出运动轨迹中的回环；在回环校正过程中通过特征点、地图点的全局匹配，使回环校正算法在传感器朝向差异较大的情况下也能够计算两个关键帧之间多相机全景视觉系统的相似变换，进而令回环校正算法仅需传感器处于曾经经过的位置即可完成回环校正。
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公开(公告)号：CN109186586B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810969002.X
申请日：2018-08-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向动态泊车环境的同时定位及混合地图构建方法，通过引入环境的语义信息进行数据关联，将用于定位的特征点地图中的动态目标进行剔除，同时在定位时引入停车位等静态语义信息，从而提高在动态环境下的定位精度；使用全景立体视觉平台作为系统唯一环境感知来源，结合全景相机及视觉的优点，不经具有环境准确的尺度信息，同时由于视野广，特征点在地图中停留时间长，因此可以提高定位精度；可以将停车位等语义信息与环境中的拓扑路网结构进行融合，可以有效提高路径规划的效率，从而进一步提高自主泊车系统的实时性。
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公开(公告)号：CN113506342A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110638485.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于多相机全景视觉的SLAM全向回环校正方法，该方法利用多相机全景视觉系统提供的全景图像信息，对运动载体周围的环境进行全方位的感知，解决现有SLAM方法所用回环校正算法无法在传感器朝向差异较为明显时检测出相同场景的问题；通过冗余的视野范围，可以保证环境信息感知时没有盲区；通过去除匹配特征点中的重复信息来减弱冗余视野范围对回环检测的影响，可以在传感器位置相同时准确地检测出运动轨迹中的回环；在回环校正过程中通过特征点、地图点的全局匹配，使回环校正算法在传感器朝向差异较大的情况下也能够计算两个关键帧之间多相机全景视觉系统的相似变换，进而令回环校正算法仅需传感器处于曾经经过的位置即可完成回环校正。
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公开(公告)号：CN110070615A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910294596.3
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多相机协同的SLAM方法，通过多个相互补充视野的相机实现对探测环境360度范围的观测，每个相机独立采集与分析数据，同时，在构建地图和运动跟踪过程中，有效相机协同完成具有尺度信息的共享地图点生成和联合位姿估计的任务，可以利用多相机的成像与结构特点协同完成全景SLAM系统的地图构建与高精定位任务，解决现有纯视觉SLAM系统存在的感知视野受限，弱纹理环境定位精度差，地图尺度信息缺失，抗光照和遮挡能力差等问题，同时，多个相机相互独立，任一相机出现问题都不会影响系统的正常工作，使得系统对物体遮挡、阳光直射以及镜头损坏等情况都有一定的鲁棒性，为无人平台自主导航提供技术保障。
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