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申请/专利权人：复旦大学;复旦大学义乌研究院
摘要：本发明属于视觉惯性里程计技术领域，具体为一种基于事件相机的高频率的视觉惯性里程计方法。本发明利用异步角点检测算法创建事件块，再对事件块进行对齐构建视觉特征误差函数，实现对系统位姿的估计，并通过对事件块中心坐标进行参数化和在对齐时引入IMU预积分数据提高事件块对齐精度和速度，最后采用联合优化的方式将事件块的视觉误差、IMU的惯性误差和边缘化先验误差构建成代价函数，通过优化估计出系统的位姿信息，提高系统的精度和输出频率。本发明方法解决了在高动态、高速环境下，系统难以以高频率输出精准的位姿信息的问题，为极端场景下运行的穿越机或自动驾驶位姿信息获取提供解决方案。
主权项：1.一种基于事件相机的高频率的视觉惯性里程计方法，其特征在于，通过对事件数据和IMU数据的处理，设计出能够适应高动态范围、高速运动场景下输出高频率位姿信息的视觉惯性里程计系统，用于获取系统自身高频率的位姿信息，具体步骤为：步骤S1，将事件相机输出的异步事件流进行事件角点特征检测，并创建事件块，同时使用事件时间激活表面的计算方式以固定事件数量创建事件图像；步骤S2，通过当前帧事件图像观测到的事件块中心坐标，利用IMU预积分数据预测下一帧事件图像中相同事件块的中心坐标，并对事件块中心坐标参数化，进行坐标3维到2维的降维操作；步骤S3，对两帧或多帧间的事件图像中的部分已提取事件块利用灰度值之差构建优化函数，同时当下一帧事件图像到达时更新事件块坐标，使事件块在不同帧间完成对齐；步骤S4，在后端优化中，利用滑动窗口法维持多帧事件图像和对应的IMU预积分数据，利用已对齐事件块构建事件块的灰度误差函数；将IMU预积分数据与每帧事件图像在频率上对齐，构造IMU惯性误差函数；最后为提升优化结果精度，进行固定多帧事件图像的迭代优化，构造边缘化误差函数；将三类误差函数在多帧事件图像上进行联合优化，输出惯性里程计系统的位姿信息。
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权利要求：
百度查询： 复旦大学 复旦大学义乌研究院 一种基于事件相机的高频率的视觉惯性里程计方法
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