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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于陀螺仪信息补偿网络和自适应阈值的点线VIO方案，具体包括以下步骤：步骤1：Calib‑net神经网络处理原始陀螺仪数据并输出补偿噪声与零偏后的陀螺仪信息，使用去噪陀螺仪输出和原始加速度计测量计算连续帧之间的IMU预积分；步骤2：对输入图像提取点线特征，点特征采用Shi‑Tomasi算法检测角点，使用KLT光流算法进行特征点跟踪匹配，线特征采用提出的自适应阈值线段提取算法来提取，计算LBD描述符，然后对线特征进行匹配和跟踪。步骤3：构建IMU残差项、点与改进线特征重投影误差，计算误差雅克比矩阵；步骤4：IMU残差项、点特征、线特征残差项加入到BA联合优化位姿；本方法能有效地提高SLAM系统在室内复杂环境下的定位精度。
主权项：1.基于陀螺仪信息补偿网络和自适应阈值的点线VIO方案，其特征在于：包括以下步骤：S1：Calib-net神经网络处理原始陀螺仪数据并输出补偿噪声与零偏后的陀螺仪信息，使用去噪陀螺仪输出和原始加速度计测量计算连续帧之间的IMU预积分；S2：对输入图像提取点线特征，点特征采用Shi-Tomasi算法检测角点，使用KLT光流算法进行特征点跟踪匹配，线特征采用提出的自适应阈值线段提取算法来提取，计算LBD描述符，然后对线特征进行匹配和跟踪；S3：构建IMU残差项、点与改进线特征重投影误差，计算误差雅克比矩阵；S4：IMU残差项、点特征、线特征残差项加入到BA联合优化位姿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于陀螺仪信息补偿网络和自适应阈值的点线VIO方案
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