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申请/专利权人：山东大学
摘要：本公开涉及视觉惯性里程计技术领域，提出了一种实时高精度鲁棒的紧耦合视觉惯性里程计方法及系统，为了增强视觉和IMU数据的耦合程度，提高VIO系统的精度和鲁棒性，提出了一个紧耦合VIO框架，由基于滤波器的里程计模块和基于因子图的优化模块组成。为保证系统的实时性，使用多约束状态的卡尔曼滤波进行状态估计，使用基于滑动窗口的因子图优化方法进行局部地图优化，并使用词袋模型的回环检测方法进行全局优化。并在具有代表性的公共数据集和物理场景实验中评估了提出算法的性能。
主权项：1.实时高精度鲁棒的紧耦合视觉惯性里程计方法，其特征在于，包括如下步骤：获取惯性测量数据进行预处理，以及根据获取的视觉数据提取角点和获得跟踪图像特征，得到路标点和图像特征点；将预处理后的惯性状态数据、路标点以及图像特征点作为多约束状态卡尔曼滤波状态量，基于数据的融合进行多约束状态的卡尔曼滤波更新，得到下一时刻智能设备的位姿估计；针对得到的位姿，使用基于滑窗的因子图对滤波后的关键帧位姿进行局部优化，并进行回环检测，对位姿进行全局优化；基于滑窗的因子图对滤波后的关键帧位姿进行优化，采用滑动窗口的方法更新关键帧和视觉路标点，当新的一个图像帧来临时需要边缘化旧的帧，如果倒数第二帧是关键帧，则将最后一帧位姿移出滑窗，同时边缘化视觉和惯性数据；如果倒数第二帧不是关键帧，为只边缘化最后一帧的视觉观测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 实时高精度鲁棒的紧耦合视觉惯性里程计方法及系统
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