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申请/专利权人：博雅工道(北京)机器人科技有限公司
摘要：本发明公开了一种线激光视觉惯性系统的优化方法，该方法包括，步骤S1，对测量数据预处理；步骤S2，对估计器初始化；步骤S3，采用松耦合的传感器融合方法得到初始值；步骤S4，对滑动窗口进行重定位；步骤S5，对全局位姿图进行优化；步骤S6，根据全局位姿与各个位姿激光三角测量深度，融合成最终3D模型。根据这种优化方法可以优化最终的3D模型，提高了线激光视觉惯性系统的精确度和鲁棒性。
主权项：1.一种线激光视觉惯性系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对测量数据预处理，通过视觉SLAM读取相机传感器的图像数据，在视觉前端中进行特征点跟踪，对两个连续帧间的惯性导航传感器IMU的陀螺仪零偏进行预积分，将激光器三角测量曲线进行拟合标定，估计出相邻图像间相机的运动以及局部地图，其中，观测模型是由视觉SLAM和惯性导航传感器IMU组成，视觉SLAM为定位与建图技术，所述线激光视觉惯性系统包括单目VINS系统；步骤S2，对估计器初始化，滑动窗口纯视觉SLAM，进行视觉惯性校准和陀螺仪偏置标定，使测量速度、重力向量、尺度均初始化；步骤S3，采用松耦合的传感器融合方法得到初始值，在估计器初始化后，采用基于滑动窗口的紧耦合单目VIO进行高精度和鲁棒的状态估计，这里带入激光器三角测量的尺度，其中，VINS若只具备位姿跟踪和地图点的构建，其本质上属于视觉和惯导融合的里程计，即VIO；步骤S4，对滑动窗口进行重定位，利用DBoW2词袋位置识别方法来进行回环检测，当检测到回路时，通过检索特征对应关系建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接，通过BRIEF描述子匹配找到对应关系，直接描述子匹配会造成大量异常值，用RANSAC算法进行几何异常值剔除，将所有回环帧的位姿作为常量，利用所有IMU测量值、局部视觉测量和从回环中提取特征对应值，共同优化滑动窗口；步骤S5，对全局位姿图进行优化，重新定位后，将局部滑动窗口进行移动并与过去的位姿对齐；步骤S6，根据全局位姿与各个位姿激光三角测量深度，融合成最终3D模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 博雅工道(北京)机器人科技有限公司 一种线激光视觉惯性系统的优化方法
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