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一种基于ORB特征提取和NeRF渲染的实时单目视觉SLAM建图方法 

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申请/专利权人:哈尔滨理工大学

摘要:本发明涉及一种基于ORB特征提取和NeRF渲染的实时单目视觉SLAM建图方法,该方法旨在解决现有视觉SLAM方法在复杂任务执行和与人类无缝交互中的不足,结合了视觉里程计技术和隐式神经表示,能够在无预训练条件下快速适应新环境,并实时生成密集地图供下游应用使用。该方法兼容单目摄像头,仅依赖RGB输入,增强了其在实际场景中的适用性,在定位和地图构建的精度上均达到了最新的技术水平,具有优越性。本发明提供的基于ORB特征提取和NeRF渲染的实时单目视觉SLAM建图方法,能够通过视觉信号完成复杂任务并实现与人类无缝交互,具有广泛的应用前景。

主权项:1.一种基于ORB特征提取和NeRF渲染的实时单目视觉SLAM建图方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:搭建可以在大型室内环境中可移动的机器人,用于实时采集当前室内场景环境,移动机器人搭建后所能实现的功能,具体包括:S1.1:移动机器人具备自主避障功能,使用红外线检测模块和摄像头,当红外线检测模块发现障碍物,或摄像头观测到墙壁或其他物体时,系统会迅速响应并调整机器人行进路线,避免发生碰撞;S1.2:移动机器人使用底层STM32控制板对移动机器人进行运动控制;S1.3:移动机器人采用边缘计算模块NVDIAJetsonXavierNX作为机器人的主开发板;S2:使用可移动式机器人在目标室内空间移动,录制室内环境;S3:对移动机器人录制的室内环境信息进行关键帧选取,筛选出结果较差的关键帧,选择性丢弃,同时,在建图系统任务繁忙时,丢弃该帧;S4:使用ORB-SLAM3算法中的视觉里程计,估计相机姿态;S5:利用三角测量生成地图点,通过束调整BA优化相机姿态和地图点,最小化重投影误差,Kl代表局部关键帧,Pl代表局部点,Ll代表局部线,公式如下: S6:利用更新后的相机姿态和地图来训练使用隐式神经表示的神经辐射场;S7:通过NeRF光度损失进一步优化相机姿态,并通过NeRF生成高保真的建图,NeRF须求解在近界和远界内的颜色表示,公式如下: 其中,Tt为透射率,σ为体积密度,c=r,g,b为输出颜色,[tn,tf]为近界和远界区间。

全文数据:

权利要求:

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