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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于曼哈顿世界假设及因子图的相机位姿优化方法，可以在弱纹理环境下的同步定位与制图（SLAM，Simultaneouslypositioningandmapping）系统中增加定位的准确性和鲁棒性，其思路是计算特征的重投影误差以及结构化特征的结构误差项，构建因子图模型并进行位姿优化。该算法首先计算特征的重投影误差，然后根据曼哈顿世界假设构造结构化特征的结构误差项，最后在SLAM后端中对上述误差项构建因子图模型并进行位姿优化。本发明通过将结构化特征的重投影误差和结构误差加入到后端优化中，可以提高弱纹理场景下SLAM系统位姿解算的准确度和鲁棒性，以便满足机器人更加广阔的应用场景。
主权项：1.一种基于曼哈顿世界假设及因子图的相机位姿优化方法，用于弱纹理大场景的SLAM稳健定位，其特征在于，包括如下步骤：1提取点、线、面特征；2计算点、线、面特征的重投影误差；3根据曼哈顿世界假设计算线特征和面特征的结构性误差；具体步骤为：3.1计算面特征的结构性误差Eπ2，根据曼哈顿世界假设，面特征之间存在平行约束eπp和垂直约束eπv，计算所有相关面特征之间的结构性误差： 其中qn·为q·的前两维，表示对平面法向量的参数降维变换，nij是第j个平面的法向量在i时刻的观测值，是第j个平面的法向量在世界坐标系的值，是i时刻世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵，Rtg是将法向量nij旋转到其垂直方向的附加旋转矩阵；3.2计算线特征的结构性误差El2，根据曼哈顿世界假设，线特征之间存在平行约束elp和垂直约束elv，计算所有相关线特征之间的结构误差： 其中sn·为s·的前两维，表示对线的方向向量的参数降维变换，nij是第j条线的方向向量在i时刻的观测值，是第j条线的方向向量在世界坐标系的值，是i时刻世界坐标系到相机坐标系的旋转矩阵，Rtg是将方向向量nij旋转到其垂直方向的附加旋转矩阵；4利用重投影误差和结构性误差构建因子图模型并进行位姿优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于曼哈顿世界假设及因子图的相机位姿优化方法
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