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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于RGB‑D相机点线特征融合的视觉SLAM方法，主流的SLAM系统适用的场景严格受到它们对静态环境的假设的限制，以及在低纹理或弱纹理区域下,普通的特征点提取方法检测不到稳定的图像特征，同时弱纹理区域普遍存在弱梯度场分布特性，在这些区域中的特征描述符存在较低的区分度，容易产生误匹配的问题。本发明针对所描述问题场景，结合注意力机制和图神经网络训练出一种点线特征提取匹配的神经网络并提出了一种基于RGB‑D相机点线特征融合的视觉SLAM方法。本发明特征提取及匹配网络复用性强，在视觉匹配领域也具有应用场景。
主权项：1.一种基于RGB-D相机点线特征融合的视觉SLAM方法，其特征在于，包括如下步骤：1构建并训练神经网络DPLAGNNs，获取视频流中的连续两帧作为图片A和图片B，将图片A和图片B输入神经网络DPLAGNNs，得到图片A和图片B的匹配矩阵；匹配矩阵包含特征点与特征线在图片A和图片B中的位置信息与匹配信息；所述神经网络DPLAGNNs包括输入层和由L个AGNNs层组成的模块；所述输入层包括：特征提取层Extractor和合并点机制MergePoint；所述AGNNs层包括：两个多层感知机网络MLP、自注意力层NodeSelf-Attention、线传递层LinePassing、交叉注意力层NodeCross-Attention、判别器Confidence层和Softmax匹配层；2关键帧初始化：设定阈值；基于匹配信息得到匹配数，当图片A和图片B的匹配数超过设定阈值时，将图片A为关键帧初始帧；首先使用特征点进行初始位姿估计：构建基本矩阵的一个估计值并求解后得到旋转矩阵和平移向量，作为初始位姿的估计值；之后利用特征点和特征线的重投影误差构建代价函数，最小化此代价函数进一步优化初始位姿的估计值得到初始位姿；3基于初始位姿，进行局部建图与回环检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于RGB-D相机点线特征融合的视觉SLAM方法
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