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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明提出了一种基于动态特征紧耦合的单目视觉惯性里程计方法，实现步骤是：初始化单目视觉惯性里程计及相关参数；获取图像帧的观测值；对动态观测点进行识别；构造动态特征残差；对动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合；获取单目视觉惯性里程计结果。本发明通过充分准确提取动态特征，并对每个动态观测点的动态特征单元的动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合，从而充分利用动态信息，从而提高单目VIO系统在动态场景下的定位精度，具有较高的实用价值和应用前景。

主权项：1.一种基于动态特征紧耦合的单目视觉惯性里程计方法，其特征在于，包括如下步骤：1初始化单目视觉惯性里程计及相关参数：初始化安装在运动平台上的单目视觉惯性里程计包括视觉传感器和惯性传感器IMU，惯性传感器由偏置分别为u、y的加速度计、陀螺仪组成，IMU与运动平台的内参为T，基于滑动窗口的非线性优化问题中，包含滑窗中N个在IMU坐标系下优化的位姿w＝{w1,L,wn,L,wN}，wn表示滑窗中第n个在IMU坐标系下优化的位姿；2获取图像帧的观测值：通过视觉传感器获取对包括L个静态观测点和J个动态观测点的共H个观测点P＝{P1,P2,...,Ph,...,PH}拍摄的K帧图像I＝{I1,I2,...,Ik,...,IK}，并对每帧图像Ik进行特征提取，得到第h个观测点Ph的二维观测值其中，H≥150，K≥3；3对动态观测点进行识别：通过每帧图像及其相邻的图像帧以及在Ik+1的重投影构建Ph在相邻图像帧Ik和Ik+1间的运动趋势向量以及相对于视觉传感器在图像平面上的运动趋势向量并通过和对每个观测点Ph进行识别，得到J个动态观测点Pt＝{P1,P2,...,Pj,...,PJ}，其中，Pj表示第j个动态观测点；4构造动态特征残差：对第j个动态观测点Pj在相邻图像帧Ik和Ik+1上的观测过程构造动态特征单元DFCj，并通过Pj在相邻图像帧Ik和Ik+1上的二维观测值和计算DFCj的动态特征残差5对动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合：对J个动态观测点Pt动态特征单元的动态特征残差与单目VIO系统残差eVIO进行紧耦合，以构造基于滑动窗口的非线性优化问题： 其中，表示滑动窗口中优化的单目VIO系统状态向量；6获取单目视觉惯性里程计结果：对非线性优化问题进行求解，得到优化后IMU的位姿wn，并通过wn计算运动平台的位姿Wn：Wn＝Twn。

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百度查询： 西安电子科技大学 基于动态特征紧耦合的单目视觉惯性里程计方法