公开(公告)号：CN115063715B

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202210599116.6

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡炜薇 ,  林庆磊 ,  秦会斌

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/771

Abstract: 本发明公开了一种基于灰度直方图的ORB‑SLAM3回环检测加速方法，步骤S1：在局部建图线程向回环检测线程插入关键帧时，提取关键帧的灰度直方图，并计算其标准差、均值等信息；步骤S2：在回环检测的前端筛选出高质量的回环候选关键帧；步骤S3：对回环候选关键帧进行回环可行性验证；步骤S4：在回环检测的后端进行回环矫正。采用本发明的技术方案，利用计算轻量的图像灰度直方图信息，对输入关键帧进行预筛选，从而提高回环验证的输入关键帧的质量，减少由关键帧质量低导致的无效计算的次数，能够提高ORB‑SLAM3系统的实时性能。

公开(公告)号：CN114998130B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202210599284.5

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡炜薇 ,  林庆磊 ,  秦会斌

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/70 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于快速跟踪的ORB‑SLAM3地图修复方法，步骤S1：播放当前地图初始化前的所有图像帧；步骤S2：对播放的图像帧进行快速跟踪并进行地图修复。采用本发明的技术方案，在单目视觉惯性模式中，利用一种快速的跟踪方法，从当前地图的初始帧开始，向时间戳小的图像进行反向跟踪，并估计出较为精确的位姿，生成一个完整的地图。该地图包含所有的输入数据，从而能够实现在任何初始化的场景下，不论初始化的效果如何，都能够修复出一个完整的地图，减少SLAM系统对初始化的依赖，规避由于初始化激励不足产生的地图丢弃问题，使机器人在离线仅定位跟踪时变得更加稳定。

公开(公告)号：CN119540291A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411627428.9

申请日：2024-11-14

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡炜薇 ,  王震 ,  林庆磊

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/73 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06V10/771

Abstract: 本发明公开了一种基于特征点融合和关键帧选择优化的视觉里程计方法，步骤S1，从输入的图像中提取ORB特征点和XFeat特征点；步骤S2，将图像序列插入跟踪线程后，判断此时的系统状态，根据系统状态，选择合适的特征点进行系统的初始化和跟踪线程；步骤S3，跟踪线程结束后，需要新建关键帧，此时通过跟踪线程计算得出的相机位姿，使用改进的关键帧选择条件来判断是否需要产生关键帧；步骤S4，根据跟踪线程筛选后的关键帧来进行局部建图线程和闭环检测线程。采用本发明的技术方案，利用Xfeat特征点低纹理高识别率和ORB特征点计算效率高的优势融合，提升视觉里程计低纹理场景下的精度和鲁棒性。

公开(公告)号：CN115063715A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210599116.6

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡炜薇 ,  林庆磊 ,  秦会斌

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50 ,  G06V10/74 ,  G06V10/771

Abstract: 本发明公开了一种基于灰度直方图的ORB‑SLAM3回环检测加速方法，步骤S1：在局部建图线程向回环检测线程插入关键帧时，提取关键帧的灰度直方图，并计算其标准差、均值等信息；步骤S2：在回环检测的前端筛选出高质量的回环候选关键帧；步骤S3：对回环候选关键帧进行回环可行性验证；步骤S4：在回环检测的后端进行回环矫正。采用本发明的技术方案，利用计算轻量的图像灰度直方图信息，对输入关键帧进行预筛选，从而提高回环验证的输入关键帧的质量，减少由关键帧质量低导致的无效计算的次数，能够提高ORB‑SLAM3系统的实时性能。

公开(公告)号：CN114998130A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210599284.5

申请日：2022-05-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 胡炜薇 ,  林庆磊 ,  秦会斌

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/246 ,  G06T7/70 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于快速跟踪的ORB‑SLAM3地图修复方法，步骤S1：播放当前地图初始化前的所有图像帧；步骤S2：对播放的图像帧进行快速跟踪并进行地图修复。采用本发明的技术方案，在单目视觉惯性模式中，利用一种快速的跟踪方法，从当前地图的初始帧开始，向时间戳小的图像进行反向跟踪，并估计出较为精确的位姿，生成一个完整的地图。该地图包含所有的输入数据，从而能够实现在任何初始化的场景下，不论初始化的效果如何，都能够修复出一个完整的地图，减少SLAM系统对初始化的依赖，规避由于初始化激励不足产生的地图丢弃问题，使机器人在离线仅定位跟踪时变得更加稳定。