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申请/专利权人：泉州装备制造研究所

摘要：本发明提供基于四目全景相机的视觉惯导紧耦合SLAM方法，属于机器人自主定位与建图技术领域，包括：提取四个独立且同步的鱼眼相机的图像的图像特征；对鱼眼相机的畸变进行校正，得到各图像特征所对应的矫正后的特征点；对矫正后的特征点进行全景投影，得到对应的全景球面坐标；进行位姿还原，采用全景视觉重投影角度误差函数，对所还原的位姿进行优化；以纯视觉运行n1帧后，进行视觉与IMU的融合优化，融合优化采用的误差函数为全景视觉重投影角度误差和IMU预积分误差所构建的联合平差函数；当位姿跟踪丢失时建立新的地图，根据回环检测执行回环融合或者地图融合。本发明能够有效提升在极端环境下的鲁棒性和稳定性。

主权项：1.基于四目全景相机的视觉惯导紧耦合SLAM方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、提取四个独立且同步的鱼眼相机所拍摄的图像的图像特征，并对IMU传感器的数据进行预积分处理以获取相邻两帧图像之间的相对位移量、相对旋转量和相对速度量；步骤S2、根据所提取的图像特征，分别对鱼眼相机的几何畸变和制造工艺畸变进行矫正，得到各图像特征所对应的矫正后的特征点；步骤S3、根据每个鱼眼相机的坐标系和全景坐标系之间的外参，对矫正后的特征点进行全景投影，得到对应的全景球面坐标，其中，外参包括各鱼眼相机坐标系到全景坐标系的旋转矩阵与偏置量；步骤S4、对前后相邻两个时刻的全景球面坐标进行特征匹配，并进行机器人位姿还原以跟踪局部地图，若跟踪丢失则进入步骤S5，否则在确定新的关键帧图像后进入步骤S1，并同时进入步骤S6，其中，在跟踪局部地图过程中，采用全景视觉重投影角度误差函数，通过衡量图像重投影的角度差异，对所还原的位姿进行优化；步骤S5、当跟踪丢失时建立新的局部地图，新的局部地图被设置为活跃地图，旧的局部地图被保存为非活跃地图，进入步骤S1；步骤S6、依据新的关键帧在局部地图创建新地图点，当已处理的图像帧数小于或者等于n1帧时，采用全景视觉重投影角度误差函数对创建新地图点后的局部地图进行优化，优化结束后，进入步骤S7并等待新的关键帧到来后进入步骤S6，当处理的图像帧数大于n1帧时，采用全景视觉重投影角度误差和IMU预积分误差所构建的联合平差函数对创建新地图点后的局部地图进行优化，优化结束后，进入步骤S7并等待新的关键帧到来后进入步骤S6；步骤S7、进行回环检测，当检测到的回环属于活跃地图时，则执行回环融合，当检测到的回环属于非活跃地图时，则进行地图融合。

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