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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明提供一种基于YOLOv5s及关键帧选择优化机器人定位与地图构建的方法，包括对当前帧进行ORB特征点的提取以及LSD线特征提取并选择选择特征明显的点线特征；再通过ORB特征点和LSD线特征各自的重投影误差进行位姿估计与优化；利用YOLOv5模型对动态目标与静态目标进行识别，并进行动态特征点、静态特征点的提取，并将动态特征点视为离群点；通过增加相对运动量作为判断依据来判断是否需要在地图上新建关键帧。本发明可以兼顾SLAM的实时性与定位精度，保证SLAM的实时性并有效减少动态特征点对SLAM定位精度的影响，同时应对由相机抖动造成的关键帧选择不准确的问题；提高关键帧选择的准确性。
主权项：1.基于YOLOv5s及关键帧选择优化机器人定位与地图构建的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在进行特征提取过程中，对当前帧进行ORB特征点的提取以及LSD线特征提取；提取特征后选择特征明显的ORB特征点和LSD线特征；然后再通过ORB特征点和LSD线特征各自的重投影误差进行位姿估计与优化；其中，LSD线特征通过LBD描述符匹配实现线特征匹配；S2、利用YOLOv5模型对动态目标与静态目标进行识别，然后利用ORB-SLAM2的跟踪线程分别对动态特征点、静态特征点进行提取，并将动态特征点视为离群点；S3、通过增加相对运动量作为判断依据来判断是否需要在地图上新建关键帧。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于YOLOv5s及关键帧选择优化机器人定位与地图构建的方法
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