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摘要：本申请公开了一种视觉惯性里程计模型的训练方法、位姿估计方法及装置，其中，视觉惯性里程计模型的训练方法包括：将样本图像集中的相邻两帧样本彩色图像以及相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据输入视觉惯性里程计模型，输出相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像以及图像采集装置获取相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿；基于相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像、图像采集装置获取相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿和相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据，确定视觉惯性里程计模型的目标损失函数；利用目标损失函数，调整视觉惯性里程计模型的网络参数。上述方案，能够获得更鲁棒的位姿估计结果。
主权项：1.一种视觉惯性里程计模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本图像集和样本IMU数据集；其中，所述样本图像集包括利用图像采集装置获取的若干帧连续的样本彩色图像，所述样本IMU数据集包括获取所述若干帧连续的样本彩色图像时获取得到的对应的样本IMU数据；将所述样本图像集中的相邻两帧样本彩色图像以及所述相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据输入所述视觉惯性里程计模型，输出所述相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像以及所述图像采集装置获取所述相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿；基于所述相邻两帧样本彩色图像所对应的两帧深度图像、所述图像采集装置获取所述相邻两帧样本彩色图像时的估计位姿和所述相邻两帧样本彩色图像之间所对应的样本IMU数据，确定所述视觉惯性里程计模型的目标损失函数；利用所述目标损失函数，调整所述视觉惯性里程计模型的网络参数。
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百度查询： 北京市商汤科技开发有限公司 视觉惯性里程计模型的训练方法、位姿估计方法及装置
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