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公开(公告)号：CN118823125B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411295624.0
申请日：2024-09-18
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) , 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种图像质量导向的多相机SLAM定位方法及系统，所述方法包括：获取多相机影像，构建各个相机的投影映射和相机到虚拟机体点的变换关系；对当前帧的多相机影像进行影像质量评估，根据影响质量评估结果得到纹理最丰富影像；构建图像金字塔，提取所述纹理最丰富影像的多尺度特征，并分割成均匀的图像网格，使得特征点均匀分布在图像上，与参考关键帧中的影像特征进行特征匹配，形成对极几何约束，根据对极几何约束初始化纹理最丰富影像的运动，与局部地图建立重投影误差以优化所述运动，根据纹理最丰富影像对应的相机到虚拟机体点的变换关系输出当前多相机影像的位姿。本发明高效地处理多相机输入，能够高效地提供准确、稳健的视觉定位。
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公开(公告)号：CN118823125A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411295624.0
申请日：2024-09-18
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) , 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种图像质量导向的多相机SLAM定位方法及系统，所述方法包括：获取多相机影像，构建各个相机的投影映射和相机到虚拟机体点的变换关系；对当前帧的多相机影像进行影像质量评估，根据影响质量评估结果得到纹理最丰富影像；构建图像金字塔，提取所述纹理最丰富影像的多尺度特征，并分割成均匀的图像网格，使得特征点均匀分布在图像上，与参考关键帧中的影像特征进行特征匹配，形成对极几何约束，根据对极几何约束初始化纹理最丰富影像的运动，与局部地图建立重投影误差以优化所述运动，根据纹理最丰富影像对应的相机到虚拟机体点的变换关系输出当前多相机影像的位姿。本发明高效地处理多相机输入，能够高效地提供准确、稳健的视觉定位。
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公开(公告)号：CN118351177B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410784510.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种融合反射率投影图像边缘特征的位姿优化方法及系统，所述方法包括：获取激光雷达采集的三维点云数据和IMU中加速度计及陀螺仪所采集的加速度与角速度，对所述三维点云数据、所述加速度和所述角速度进行预处理；对预处理后的三维点云数据进行几何特征及边缘纹理特征提取，得到平面几何特征点子集和边缘纹理特征子集；使用所述平面几何特征点子集和所述边缘纹理特征子集进行雷达观测方程构建，基于迭代误差状态卡尔曼滤波完成位姿优化，根据迭代优化结果输出位姿信息和环境地图。本发明利用反射率投影图像提取边缘纹理特征子集，并融入误差状态卡尔曼滤波对位姿进行优化求解，得到更高的定位精度。
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公开(公告)号：CN118351177A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410784510.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 深圳大学
Abstract: 本发明公开了一种融合反射率投影图像边缘特征的位姿优化方法及系统，所述方法包括：获取激光雷达采集的三维点云数据和IMU中加速度计及陀螺仪所采集的加速度与角速度，对所述三维点云数据、所述加速度和所述角速度进行预处理；对预处理后的三维点云数据进行几何特征及边缘纹理特征提取，得到平面几何特征点子集和边缘纹理特征子集；使用所述平面几何特征点子集和所述边缘纹理特征子集进行雷达观测方程构建，基于迭代误差状态卡尔曼滤波完成位姿优化，根据迭代优化结果输出位姿信息和环境地图。本发明利用反射率投影图像提取边缘纹理特征子集，并融入误差状态卡尔曼滤波对位姿进行优化求解，得到更高的定位精度。
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