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申请/专利权人：复旦大学;珠海复旦创新研究院
摘要：本发明提供一种多传感器融合的稠密VSLAM方法，该方法采用将端侧设备的视觉、IMU、GPS等多传感器数据进行融合的方式，对现实场景中的端侧设备位姿实现精确估计，并使用深度估计网络在机载平台上实时运行获取视觉数据的深度特征，将深度特征和端侧设备运动轨迹以及周围环境结合，使VSLAM系统对端侧设备周围场景进行更加精确的构建，从而进行稠密建图，实现完整的VSLAM功能。通过本发明的方法，能够解决单目相机传感器的尺度缺失问题，VIO系统的累计误差问题，得到更加精确的位姿结果，同时能够对场景地图进行精准的稠密构建，得到全局信息，适合端侧设备在现实场景中执行运动任务。
主权项：1.一种多传感器融合的稠密VSLAM方法，应用于VSLAM系统，用于精确定位端侧设备当前位置，以构建所述端侧设备的周围环境所对应的稠密地图，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过端侧设备自身的传感器和接口将图像数据、IMU数据和GPS数据读取至机载计算平台；步骤2，将所述图像数据和所述IMU数据输入至一个紧耦合的VIO系统，通过视觉惯性里程计得到图像数据与IMU数据融合后的初步位姿结果；步骤3，将所述初步位姿结果与所述GPS数据进行融合，并构建优化函数进行联合优化，得到多传感器融合的最终位姿结果；步骤4，在机载计算平台上实时运行深度估计网络模型，并采用TensorRT进行加速，将机载端读取的所述图像数据输入至所述深度估计网络模型获取对应的深度图；步骤5，基于所述最终位姿结果和所述深度图进行稠密建图，获取所述端侧设备感知范围内的稠密地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 珠海复旦创新研究院 一种多传感器融合的稠密VSLAM方法
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