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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：一种基于粒子群优化的视觉惯性里程计校正方法，通过粒子群优化PSO提升定位精度和系统稳定性，其主要步骤包括：初始化采样空间并划分为小立方体；在立方体内生成粒子并赋予初始速度；设定粒子个人和全局最优解；通过迭代评估粒子与点云数据的匹配度，更新最优解；模拟鸟群觅食动态调整粒子速度和位置，引入随机性以探索全局最优；最终输出最优解完成校正。该方法能够有效应对动态环境变化，降低对初始位姿准确性的依赖，减少计算成本，同时处理异常值和噪声，增强系统鲁棒性。
主权项：1.一种基于粒子群优化的视觉惯性里程计校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采用特定函数初始化采样空间，将给定的初始采样区域划分成多个均匀的小立方体，形成搜索空间；步骤二、在每个小立方体内随机生成一组粒子，代表可能的解决方案，并赋予初始速度；步骤三、将每个粒子的当前位置设为其个人最优解，并从所有粒子中选择适应度最低的作为全局最优解；步骤四、进入迭代过程，对每个粒子进行评估和更新，通过关联函数匹配粒子位置与点云数据，计算关联特征点，并根据适应度结果更新个人和全局最优解；步骤五、更新粒子的速度和位置，模拟鸟群觅食行为，逐步逼近最优解，其中速度和位置更新考虑个人最优解和全局最优解，以及引入的随机探索性；步骤六、迭代达到预定次数后，输出全局最优解作为相机和LiDAR的相对位姿估计结果，完成优化校正过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种基于粒子群优化的视觉惯性里程计校正方法
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