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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种基于单目深度估计和视觉SLAM的内窥镜位姿优化方法及装置，其中优化方法包括：S1：通过手眼标定法确定机械臂末端与内窥镜之间的坐标变换矩阵；S2：对内窥镜进行标定，获取内窥镜的内参和畸变参数；S3：获取训练数据集；S4：构建基于自注意力机制和稠密连接的单目深度估计网络，利用训练数据集对单目深度估计网络进行训练，得到目标物体的图像的深度估计；同时设定损失函数对单目深度估计网络的训练过程进行监督；S5：将深度估计引入基于直接法的RGB视觉里程计，对内窥镜的位姿进行估计；S6：基于扩展卡尔曼滤波方法融合机械臂末端的位姿信息和视觉里程计的位姿估计信息，对步骤S5估计出的内窥镜的位姿进行优化。
主权项：1.一种基于单目深度估计和视觉SLAM的内窥镜位姿优化方法，其特征在于，包括步骤：S1：通过手眼标定法确定机械臂末端与内窥镜之间的坐标变换矩阵；S2：对所述内窥镜进行标定，获取内窥镜的内参和畸变参数；S3：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个从不同角度采集到的目标物体的图像及与所述图像的相对应的机械臂位姿信息；S4：构建基于自注意力机制和稠密连接的单目深度估计网络，利用所述训练数据集对所述单目深度估计网络进行训练，得到目标物体的图像的深度估计；同时设定损失函数对所述单目深度估计网络的训练过程进行监督；S5：将所述深度估计引入基于直接法的RGB视觉里程计，对内窥镜的位姿进行估计；S6：基于扩展卡尔曼滤波方法融合机械臂末端的位姿信息和视觉里程计的位姿估计信息，对步骤S5估计出的内窥镜的位姿进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于单目深度估计和视觉SLAM的内窥镜位姿优化方法及装置
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