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申请/专利权人：重庆理工大学
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118225096A
主分类号：G01C21/20
分类号：G01C21/20;G01C21/16;G01C21/00;G01S17/86;G01C22/00;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/772;G06V10/82;G06V20/70;G06N3/045;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种基于动态特征点剔除和回环检测的多传感器SLAM方法，属于机器人定位及建图技术领域。该方法以LVI‑SAM为框架，针对SLAM过程中受动态物体干扰的问题，利用改进的对极约束、改进的实例语义分割网络Yolov5s、视锥法判断动态目标并抹除动态特征点来消除干扰。在回环优化部分，利用激光雷达和相机的两种数据，结合语义信息，实现决策级融合的双回环模式，选出闭环帧后进行匹配优化实现更鲁棒回环检测方法。从而形成一套高准确、鲁棒性的动态场景激光雷达视觉惯性融合定位技术，对智能机器人的进一步推广和落地有着重要意义。
主权项：1.一种基于动态特征点剔除和回环检测的多传感器SLAM方法，以LVI-SAM为框架，包括视觉惯性系统VIS和激光惯性系统LIS，其特征在于，在VIS与LIS之间增加联合视觉和激光点云的动态特征点剔除方法和改进的回环检测方法；所述联合视觉和激光点云的动态特征点剔除方法具体是：当接收到传感器数据后进行预处理，然后利用改进的对极几何约束、改进的实例语义分割网络Yolov5s和视锥法判断动态目标并剔除动态特征点来降低动态物体对SLAM的干扰；所述改进的回环检测方法具体是：当接收到传感器数据后，VIS和LIS分别对数据进行策略级融合回环算法处理，即VIS利用构建的视觉词袋和语义词袋对图像特征对应的单词、权重和语义信息进行回环检测，若判断为回环则同步给LIS进行二次判断；LIS计算ScanContext，使用激光词袋对激光点云进行回环检测，最后最小化激光与视觉误差函数之和来判断是否为回环点，进行对应的处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于动态特征点剔除和回环检测的多传感器SLAM方法
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