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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明提供一种高精度穿戴式头盔数据获取装备，将相机、IMU和激光扫描仪集成到一个头盔中，并进行硬件时间同步，在采集数据的同时采集准确的传感器时间戳；数据获取过程实现包括根据硬件时间戳，将所有传感器数据进行整合，划分数据帧；将一个数据帧中激光观测依据惯性测量单元的观测，去除运动畸变，并赋予影像的彩色信息；依据点云几何曲率与影像灰度梯度将数据帧中的激光点划分为边界特征点、面特征点、无特征点三类；将连续的数据帧依据不同特征进行特征关联，计算相对位置与姿态，并解算地图点坐标。
主权项：1.一种高精度穿戴式头盔数据获取装备，其特征在于：将相机、IMU和激光扫描仪集成到一个头盔中，并进行硬件时间同步，在采集数据的同时采集准确的传感器时间戳；数据获取过程实现如下，步骤1，根据硬件时间戳，将所有传感器数据进行整合，划分数据帧；步骤2，将一个数据帧中激光观测依据惯性测量单元的观测，去除运动畸变，并赋予影像的彩色信息；步骤3，依据点云几何曲率与影像灰度梯度将数据帧中的激光点划分为边界特征点、面特征点、无特征点三类；步骤4，将连续的数据帧依据不同特征进行特征关联，计算相对位置与姿态，并解算地图点坐标，实现方式包括如下处理，在头盔移动测量中需要被维护的状态量有： 其中，xk是第k个系统状态，分别为位置、速度与姿态；与是IMU的加速度与角速度零偏；采用MEMSIMU模型对系统状态xk进行建模，根据IMU状态方程构建预积分模型；激光匹配约束分为三类，几何边界特征点约束、几何平面特征点约束、光谱边界特征点约束，其中光谱边界点与几何边界点的约束建立方式为点到线的距离，而几何面特征点的约束建立方式为点到面的距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 高精度穿戴式头盔数据获取装备
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