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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，可以在弱纹理结构化场景下的同步定位与制图（SLAM，Simultaneouslypositioningandmapping）系统中对提取的线面特征进行筛选，提高同步定位与制图的精度和稳健性。其思路是使用基于曼哈顿世界假设计算候选平面和线的能量函数，通过最小化能量函数剔除误提取的线面特征。该算法首先根据点云集合与平面或线的点云拟合程度构造一阶数据项，再根据结构化场景的几何关系构造二阶几何结构约束项，然后迭代的置信区域优化算法对能量函数进行求解，并对平面集合和线集合进行滤波。本发明可以对提取到的线面特征进行滤波，增加弱纹理结构化场景中SLAM的鲁棒性和准确性。

主权项：1.一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，提高弱纹理场景下SLAM系统的精度和稳健性，其特征在于，包括如下步骤：1分别根据平面集合中平面特征点云的拟合程度和结构化场景中平面特征之间的几何约束关系构建平面特征能量函数的一阶数据项和二阶几何结构约束项；具体步骤为：1.1对点云进行分割后得到平面候选集P；1.2计算平面特征能量函数的一阶数据项E1，首先计算平面质心与平面的点云的距离，判断平面候选集合与点云的拟合程度，拟合程度越高，能量越低： 其中，其中πn是候选平面，λ是平面候选集合与点云的拟合度阈值，设置为30～50，Np为场景中候选平面对应的点云集合中点的数量；1.3计算平面特征能量函数的二阶几何结构约束相关项E2，基于曼哈顿世界假设，环境中存在垂直正交的信息，不规则的平面角度会提升其能量，从而剔除不规则角度的平面特征： 其中，为候选平面集合中平面πm和平面πn之间的平面夹角，为两平面与应当匹配的平行或垂直的几何约束所相差的角度，σ2是设定的角度增长步长；1.4得到平面特征的能量函数EP＝E1+E2；2分别根据线集合中线特征点云的拟合程度和线特征之间的结几何约束关系构建线特征能量函数的一阶数据项和二阶几何结构约束项；具体步骤为：2.1提取平面边缘得到线候选集Q；2.2计算线特征能量函数的一阶数据项E1，首先计算线的几何中心与分类到该线上的结构化场景点云的距离，判断线特征与点云的拟合程度，拟合程度越高，能量越低： 其中，ln是候选线，λ是线候选集合与点云的拟合度阈值，设置为20～30，Np为场景中候选线对应的点云集合中点的数量；2.3计算线特征能量函数的二阶几何结构数据项E2，基于曼哈顿世界假设，不规则的线特征角度会提升其能量,从而剔除不规则角度的线特征： 其中，为候选线集合中线lm和线ln之间的向量夹角，是为两条候选线与应当匹配的平行或垂直的几何约束相差的角度，ε2为设定的角度增长步长；2.4得到线特征的能量函数为EQ＝E1+E2；3基于迭代的置信区域优化算法对能量函数进行求解。

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百度查询： 东南大学 一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法