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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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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：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：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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