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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于最优残差筛选的彩色点云地图构建方法及装置，通过提取与跨模态匹配三维混合边缘特征和二维图像边缘特征，并对两者形成的残差进行评估和筛选，以形成最佳残差集合参与优化，能够克服三维彩色点云地图构建过程中对激光雷达和可见光相机外参数标定和硬件时间同步的依赖，进而提升彩色点云地图构建的准确性，以及方法的实用性。
主权项：1.一种基于最优残差筛选的彩色点云地图构建方法，其特征在于，包括：1由激光雷达和可见光相机刚性连接组成数据采集系统，所述系统具备激光雷达和可见光相机的外参数初值；2采用激光雷达的同时定位与建图算法构建三维点云地图，获取数据采集系统的运动轨迹，包括数据采集过程的位姿序列以及每个位姿所对应的时间；3通过数据采集系统的运动轨迹和外参数初值，计算得到可见光相机的位姿初值；4提取并匹配三维混合边缘特征和二维图像边缘特征形成残差，具体为：根据可见光相机的位姿初值和可见光相机内参数矩阵，获得与三维点云相对应的反射强度图像和深度图像，对两幅图像进行边缘特征提取，得到三维点云的深度和反射强度的三维混合边缘特征；对可见光相机拍摄的二维图像进行边缘特征提取，得到二维图像边缘特征；对三维混合边缘特征和二维图像边缘特征进行跨模态匹配，构建残差；5参考残差相对于可见光相机位姿的雅可比矩阵，设计残差对相机位姿优化的贡献度，并将残差按照贡献度逐个添加到三维平移贡献度空间和三维旋转贡献度空间当中，分别选取两空间中的凸包顶点形成凸包顶点子集，不重复地合并两凸包顶点子集得到最优残差子集；6在可见光相机位姿优化阶段，仅考虑对最优残差子集中的残差进行非线性优化，以获得更为精确的可见光相机位姿，提升彩色点云地图构建精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于最优残差筛选的彩色点云地图构建方法及装置
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