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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法，涉及机器人图像特征处理领域。解决现有物体特征处理任务平面信息并没有充分地进行约束以及将MaskRCNN引入到SLAM中，MaskRCNN的实时性较差，使得系统难以真正被使用的问题。方法包括：开展物体特征对偶二次曲面的表示；计算椭球体的中心点和平均轴长，根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体；对同一物体及特征进行数据关联；构建物体特征的投影模型；计算椭球体的重投影误差；建立室内空间中的平面地图，并在平面地图中获取所述物体的支持平面，对物体添加支撑平面约束；根据支撑平面约束构建物体因子图。应用于三维语义地图生成领域。
主权项：1.一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法，其特征在于，所述方法包括：S1：开展物体特征对偶二次曲面的表示；S2：根据同一物体在多个视角下产生的多个目标观测点，计算椭球体的中心点和平均轴长，根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体；S3：根据构建空间椭球体对同一物体及特征进行数据关联；S4：根据空间椭球体投影构建物体特征的投影模型；S5：计算椭球体的重投影误差；S6：建立室内空间中的平面地图，并在平面地图中获取所述物体的支持平面，对物体添加支撑平面约束；S7：根据支撑平面约束构建物体因子图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法
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