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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种融合点线及视觉标签的SLAM建图方法，包括以下步骤：获取双目相机拍摄的照片并进行预处理，提取视觉特征和视觉标签；求解当前帧位姿、提取的视觉特征以及视觉标签的世界坐标，并通过关键帧判断策略判断当前帧是否是关键帧；根据点线重投影误差函数进行位姿优化并判断位姿有效性，选取合适的跟踪方法进行位姿跟踪；计算点线特征的BOW向量，并识别视觉标签ID，利用BOW或视觉标签进行回环检测和回环优化；创建地图点、线、关键帧、视觉标签的联合语义地图，剔除冗余关键帧、视觉特征和视觉标签，并结合回环检测结果进行重投影误差优化和共面约束优化，完成地图优化。与现有技术相比，本发明具有能够增加系统鲁棒性、提高建图精度等优点。
主权项：1.一种融合点线及视觉标签的SLAM建图方法，其特征在于，包括以下步骤：视觉特征提取：获取双目相机拍摄的照片并进行预处理，提取视觉特征和视觉标签，所述视觉特征包括线特征、点特征；相机位姿跟踪：求解当前帧位姿、提取的视觉特征以及视觉标签的世界坐标，并通过关键帧判断策略判断当前帧是否是关键帧，将关键帧及其观测到的所有视觉标签以及生成的3D点、线特征生成新的数据关联加入到SLAM系统地图；根据点线重投影误差函数进行位姿优化并判断位姿有效性，基于位姿有效性选取基于恒速运动模型的位姿跟踪、基于BOW匹配的位姿跟踪以及基于暴力匹配的位姿跟踪的三种跟踪方法中的一种进行位姿跟踪；回环检测：包括基于点线词袋模型的回环检测以及基于视觉标签的回环检测，计算点线特征的BOW向量，并识别视觉标签ID，利用BOW或视觉标签进行回环检测，寻找闭环候选帧，并进行回环优化；地图构建与优化：创建地图点、线、关键帧、视觉标签的联合语义地图，剔除冗余关键帧、冗余视觉特征和冗余视觉标签，并结合回环检测结果进行重投影误差优化和共面约束优化，完成地图优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种融合点线及视觉标签的SLAM建图方法
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