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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种动态环境中基于点‑线特征与超像素分割的3DSLAM方法。该方法包括合并图像的线特征，获得线特征合并结果，以及合并图像的SLIC超像素分割结果，获得SLIC超像素合并结果；根据SLIC超像素合并结果和基于Delaunay三角剖分于图像中获取的动态特征点，确定动态对象区域；剔除动态对象区域的动态特征，获得静态特征；基于根据重投影误差模型确定的静态特征相应的相机位姿，以及环境自适应的关键帧选择策略，确定目标关键帧；对目标关键帧顺次执行后端优化与回环检测获得目标地图。实现在动态低纹理环境中，降低移动机器人位姿估计的误差，并进一步为移动机器人导航和避障提供与环境一致的目标地图。
主权项：1.一种动态环境中基于点-线特征与超像素分割的3DSLAM方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：提取图像的点特征和线特征，以及对所述图像执行SLIC超像素分割，获得SLIC超像素分割结果；步骤S200：合并所述线特征，获得线特征合并结果，以及合并所述SLIC超像素分割结果，获得SLIC超像素合并结果；步骤S300：基于Delaunay三角剖分，于所述图像中获取动态特征点，并根据所述SLIC超像素合并结果和所述动态特征点，确定动态对象区域；步骤S400：剔除所述动态对象区域的动态特征，获得静态特征；步骤S500：根据重投影误差模型，计算所述静态特征相应的相机位姿；步骤S600：基于所述相机位姿以及环境自适应的关键帧选择策略，确定目标关键帧；步骤S700：对所述目标关键帧顺次执行后端优化与回环检测，获得目标地图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 一种动态环境中基于点-线特征与超像素分割的3D SLAM方法
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