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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学

摘要：本发明公开了一种无人系统位姿估计方法、装置、计算机设备和存储介质，包括获取传统相机的图像帧和事件相机的事件，并在图像帧的时间戳上同步事件的时空窗口；将每个时空窗口内的事件整合为事件帧；对图像帧和事件帧进行特征点提取和跟踪，得到角特征点；采用滑动窗口图优化方法构建基于角特征点的系统状态向量；对无人系统进行自适应紧耦合判断，根据判断结果构建代价函数，并对无人系统进行静止检测，根据检测结果，对代价函数进行更新。本发明通过自适应调整方法使无人系统根据不同的场景自适应的进行不同传感器之间的紧耦合，并通过静态场景检测抑制了无人系统平台处于静止时位姿估计的发散，提高了位姿估计的计算效率和估计准确度。

主权项：1.一种无人系统位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取传统相机的图像帧和事件相机的事件，并在所述图像帧的时间戳上同步事件的时空窗口；通过运动补偿，将每个时空窗口内的事件整合为事件帧；对所述图像帧和所述事件帧进行特征点提取和跟踪，得到角特征点；采用滑动窗口图优化方法构建基于所述角特征点的系统状态向量；对无人系统进行自适应紧耦合判断，根据判断结果构建代价函数，并对无人系统进行静止检测，根据检测结果，对代价函数进行更新；根据更新后的代价函数，采用非线性优化对所述系统状态向量进行求解，得到无人系统的位姿估计结果；其中，所述对无人系统进行自适应紧耦合判断，根据判断结果构建代价函数的步骤包括：根据GNSS数据判断接收到的卫星数是否小于卫星阈值，若是，则根据传统相机重投影残差、事件相机重投影残差和IMU残差构建代价函数，反之，则根据传统相机重投影残差、事件相机重投影残差、IMU残差和GNSS残差构建代价函数；判断无人系统是否满足事件相机启用条件，响应于不满足事件相机启用条件，将事件相机重投影残差从代价函数中移除，所述事件相机启用条件包括速度条件和或灰度条件，所述速度条件包括无人系统的速度大于速度阈值，所述灰度条件包括所述图像帧的平均灰度值在灰度阈值范围内且平均灰度值变化率大于变化率阈值；采用如下公式表示根据传统相机重投影残差、事件相机重投影残差、IMU残差和GNSS残差构建的代价函数： 式中，χ表示系统状态向量，em表示边缘化残差，Wm表示边缘化残差的权重，表示事件相机的重投影残差，表示事件相机的重投影残差的权重，表示传统相机的重投影残差，表示传统相机的重投影残差的权重，表示IMU残差，Wik表示IMU残差的权重，表示GNSS残差，表示GNSS残差的权重，ζ和ξ分别表示事件帧特征点的集合和图像帧特征点的集合，l表示图像帧角特征跟踪序列中的第l个图像帧角特征，k表示第k个关键帧图像。

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