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摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种动态环境中基于点‑线特征与超像素分割的3DSLAM方法。该方法包括合并图像的线特征，获得线特征合并结果，以及合并图像的SLIC超像素分割结果，获得SLIC超像素合并结果；根据SLIC超像素合并结果和基于Delaunay三角剖分于图像中获取的动态特征点，确定动态对象区域；剔除动态对象区域的动态特征，获得静态特征；基于根据重投影误差模型确定的静态特征相应的相机位姿，以及环境自适应的关键帧选择策略，确定目标关键帧；对目标关键帧顺次执行后端优化与回环检测获得目标地图。实现在动态低纹理环境中，降低移动机器人位姿估计的误差，并进一步为移动机器人导航和避障提供与环境一致的目标地图。

主权项：1.一种动态环境中基于点-线特征与超像素分割的3DSLAM方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：提取图像的点特征和线特征，以及对所述图像执行SLIC超像素分割，获得SLIC超像素分割结果；步骤S200：合并所述线特征，获得线特征合并结果，以及合并所述SLIC超像素分割结果，获得SLIC超像素合并结果；步骤S300：基于Delaunay三角剖分，于所述图像中获取动态特征点，并根据所述SLIC超像素合并结果和所述动态特征点，确定动态对象区域；步骤S400：剔除所述动态对象区域的动态特征，获得静态特征；步骤S500：根据重投影误差模型，计算所述静态特征相应的相机位姿；步骤S600：基于所述相机位姿以及环境自适应的关键帧选择策略，确定目标关键帧；步骤S700：对所述目标关键帧顺次执行后端优化与回环检测，获得目标地图；所述合并所述线特征，获得线特征合并结果的步骤包括：步骤S211：基于各个所述线特征之间的层级信息、角度相似性、中点间距以及端点间距，确定合并条件；步骤S212：根据所述合并条件，对每一线段执行分组合并操作；所述根据所述合并条件，对每一线段执行分组合并操作的步骤包括：步骤213：根据线段长度，确定满足同一合并条件的线段集合中的最长线段；步骤214：将和所述最长线段具有同一合并条件的线段，与所述最长线段合并，获得合并后的线段；所述根据所述SLIC超像素合并结果和所述动态特征点，确定动态对象区域的步骤包括：步骤S310：遍历每一所述动态特征点，若所述动态特征点的动态权重大于预设权重阈值，将所述动态特征点加入至动态点数组；步骤S320：遍历所述动态点数组，确定所述SLIC超像素合并结果中每个超像素包括的动态特征点数目，并将包含有所述动态特征点的超像素标识为潜在动态超像素；步骤S330：根据被标识为潜在动态超像素的超像素中动态特征点的平均深度，以及被标识为潜在动态超像素的超像素的动态率，确定所述动态对象区域；所述基于所述相机位姿以及环境自适应的关键帧选择策略，确定目标关键帧的步骤包括：步骤S610：若连续两帧间的平移和旋转变化幅度大于前三个帧变化幅度平均值的一半，插入所述目标关键帧；和或，步骤S620：若连续两帧动态超像素中像素点与总像素点的比率大于预设阈值比，插入所述目标关键帧；和或，步骤S630：确定当前帧与上一关键帧中的点特征和线特征的成功匹配率，并基于所述成功匹配率确定帧间的差异度，当所述帧间的差异度大于预设差异阈值时，插入所述目标关键帧；所述对所述目标关键帧顺次执行后端优化与回环检测，获得目标地图的步骤包括：步骤S710：确定所述图像中所述静态特征的比例；步骤S720：若所述静态特征的比例大于预设静态比，执行特征点回环检测；步骤S730：否则，执行点-线融合回环检测；所述执行点-线融合回环检测的步骤包括：步骤S731：根据所述图像的点特征和线特征，确定当前帧和候选帧的相似度；步骤S732：基于所述当前帧和候选帧的相似度，确定当前帧与连接共视关键帧组的点词袋向量和线词袋向量相似性分数；步骤S733：根据所述点词袋向量和线词袋向量相似性分数，剔除候选关键帧；步骤S734：基于各个保留的候选关键帧之间的相似性分数，选取高置信候选关键帧；步骤S735：基于帧间共视程度，对所述高置信候选关键帧进行分组，并确定每一分组的组相似性分数；步骤S736：将组相似性分数大于预设相似性阈值的分组，以及每一分组中相似性分数最高的候选关键帧，作为目标候选关键帧；步骤S737：基于所述目标候选关键帧与上一次闭环检测的连续组，执行连续性检查，确定连续次数；步骤S738：若所述连续次数大于预设连续阈值，判定为闭环。

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百度查询： 云南师范大学 一种动态环境中基于点-线特征与超像素分割的3D SLAM方法