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申请/专利权人：南京师范大学镇江创新发展研究院;南京师范大学

摘要：本发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，包括：提取图像特征点；获取物体边界框的位置；判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内，若不是，则剔除特征点；若在物体边界框内，则通过光流跟踪物体边界框内的特征点，并通过光流极线法进行动态点的判断，若物体边界框内动态点数目大于阈值，则认为该物体边界框内物体是运动的，将其中所有特征点剔除。若未超过阈值，则认为该物体边界框内物体是静止的，物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。

主权项：1.一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读取原始图像，通过双阈值法提取特征点并获得特征点的位置；步骤2，通过YOLOv3算法对原始图像进行目标检测，获取物体边界框的位置；步骤3，根据特征点的位置及物体边界框的位置，判断特征点是否在物体边界框内，剔除不在物体边界框内的特征点，获得在物体边界框内的特征点；步骤4，对物体边界框内的特征点进行光流跟踪，获取在物体边界框内特征点的运动位置；步骤5，根据步骤4得到的运动位置，通过光流极线法进行动态特征点的判定，判断在物体边界框内的特征点是静态特征点还是动态特征点；步骤6，根据物体边界框内的动态特征点来判断物体运动情况，当物体边界框内动态特征点的数目达到一定阈值，则判定物体边界框内物体是运动的，剔除物体边界框内所有的特征点，获取静态物体特征点，即为有效特征点；步骤7，根据有效特征点估算相机运动轨迹，恢复出相机旋转和平移运动，估计出相机位姿，完成视觉里程计的构建；步骤1包括：步骤1-1：在原始图像中任取二十个像素p1,p2......p20，p20表示选取的第20个像素，分别检测出它们的亮度Ip1,Ip2......Ip20，设定阈值Tp1： Ipi为所取的第i个像素点的亮度，i取值为1～20；步骤1-2：在原始图像上任意选取像素p，检测出它的亮度Ip，设定阈值Tp2，Tp2为Ip的20％；步骤1-3：以像素p为中心选取半径为3的圆上16个像素点；步骤1-4：如果选取出的圆上，有连续十二个像素点的亮度大于或者圆上有连续十二个像素点的亮度小于则像素p这个点标记为特征点，获取这个特征点的坐标xr,yr并保存；其中，xr表示特征点的行坐标，yr表示特征点的列坐标；步骤1-5：循环步骤1-2～步骤1-4，对原始图像上的每一个像素点执行相同操作，得到特征点以及特征点位置。

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