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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及一种动态环境下融合动态地标信息约束的SLAM方法，属于自动驾驶领域。该方法包括：使用深度学习网络、多视图几何方法、光流、场景流等方法实现对图像中动、静地标点对应的图像点进行区分；提出一种是否使用动态地标点融入相机位姿求解的残差方程的判断机制；提出一种动态场景下新颖的处理动态地标的管理策略，当满足使用动态地标点的条件时，将动态地标的运动信息加入残差方程作为辅助的先验；当不满足使用动态地标点的条件时，说明当前场景足以满足稳定的相机位姿估计，求解动态地标的位姿，实现运动目标跟踪感知。本发明增强了系统在高动态环境中的鲁棒性，实现了实时定位与感知局部动态环境。
主权项：1.一种动态环境下融合动态地标信息约束的SLAM方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对相机采集的图像进行数据预处理，使用深度学习网络得到两帧之间像素点的光流对应关系、图像中潜在运动物体的掩膜标签；构建联合光流与场景流的运动属性二阶判断，区分出图像中真正的运动物体；S2：提出一种是否使用动态地标点融入相机位姿求解的残差方程的判断机制；分析当前相邻帧间静态特征点生成的场景流的分布规律以及静态有效特征点的数量比例，若满足设定的临界条件，则使用动态地标点作为额外的有效约束；S3：若不满足S2中提出的临界条件，则根据求出的相机位姿求解出图像中动态物体的运动变换位姿，实现对局部动态环境的感知跟踪以及运动信息管理；若满足S2中提出的临界条件，则调用图像中跟踪良好的运动物体的位姿信息以及其上的特征点的匹配关系，通过运动补偿后将动态特征点作为额外有效约束融入相机的求解位姿的残差方程中，增强系统的鲁棒性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种动态环境下融合动态地标信息约束的SLAM方法
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