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摘要：本发明公开了一种面向配电网无人机巡检的鲁棒双目视觉SLAM方法及系统，本发明包括使用双目传感器采集双目图像序列和IMU数据；视觉前端对双目图像进行ORB特征点提取、过滤和匹配，并将匹配有效的ORB特征点传输到优化后端；优化后端将匹配有效的ORB特征点对与IMU数据进行时间同步与空间同步并完成IMU预积分得到位姿信息，将ORB特征点对与IMU进行后端BA优化以更新位姿信息。本发明旨在基于纯视觉方案以在缺乏RTK信号的配电网环境下支持无人机的自主巡检，剔除配网线路采集过程中引入的部分设备和环境干扰，在无人机自主巡检这样困难任务下确保了电力线路目标建图的鲁棒性。
主权项：1.一种面向配电网无人机巡检的鲁棒双目视觉SLAM方法，其特征在于，包括：S1，使用双目传感器采集无人机巡检配网环境得到双目图像序列，通过无人机搭载的惯性测量单元获取无人机的IMU数据，将获取的双目图像传输到视觉前端，将无人机的IMU数据传输到优化后端；S2，视觉前端对获取的双目图像进行时间同步、ORB特征点提取，将提取的ORB特征点进行光流剔除动态特征点保留具有较高巡检建模信息的ORB特征点，使用图注意力网络进行ORB特征点匹配，并将匹配有效的ORB特征点传输到优化后端；S3，优化后端将匹配有效的ORB特征点对与IMU数据进行时间同步与空间同步并完成IMU预积分得到位姿信息，将ORB特征点对与IMU进行后端BA优化以更新位姿信息。
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