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一种多源联合约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法 

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申请/专利权人:河南工业大学

摘要:本发明公开了一种多源联合约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法,针对大数据量给SLAM算法带来了计算复杂度和实时性的挑战,且现有关键帧选择方法在复杂场景下的稳定性和适应性等方面存在不足问题,设计带有实时状态检测的自适应多源约束关键帧选择方法。包括三个部分:首先以相机几何测量原理设计自适应阈值条件进行关键帧的选取;然后应对复杂环境下的剧烈运动情况,设计实时状态检测机制,使用惯性测量单元Inertialmeasurementunit,IMU对自适应阈值进行优化和调整;最后设计有效点均匀分布约束,保证选取关键帧的稳定性。本发明适应于SLAM系统,该方法在复杂运动情况下保证关键帧选取的适应性,显著提高了视觉SLAM在复杂环境下的定位精度和稳定性。

主权项:1.一种多源联合约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法,其特征在于,包括以下:步骤S1,初始化,对输入的相机数据和IMU数据进行处理,从视频帧中提取特征点并生成地图点;步骤S2,将输入的视频帧划分为四类,分别为最后一个关键帧、参考帧、普通帧和当前帧;步骤S3,对步骤S1中生成的每个地图点设定四区域空间锥,四区域空间锥的区域跨度为10度,将最后一个关键帧、参考帧和当前帧中匹配的点分别与生成的地图点相连形成视角向量,该向量与四区域空间锥主轴的夹角将向量划分到四区域空间锥中的一个区域中;步骤S4,初始化后,先设定初始阈值,假设当前帧状态与参考帧相似,用跟踪到的点数和空间锥发生变化的地图点数计算初始阈值Ti;步骤S5,对步骤S4设定的阈值进行优化,将Ti优化后得到的自适应阈值Ta作为关键帧选取条件,若当前帧空间锥变化的地图点数量大于阈值Ta,则进行下一步判断处理,否则跳过当前帧,计算下一帧;步骤S6,实时状态检测机制检测当前运动状态,判断是否处于剧烈运动状态,如果为剧烈运动状态,则激活IMU联合约束,此时使用相机和IMU同时约束关键帧的选取;如果为非剧烈运动状态,则不激活imu联合约束,进行步骤S7;步骤S7,对视频帧进行网格化处理,同时生成有效点分布矩阵;步骤S8,对步骤S7生成的有效点分布矩阵计算重心阈值,同时计算均匀分布UniformDistribution,UD准则的值,当均匀分布准则的值小于有效点分布矩阵的重心阈值时,选择当前帧作为关键帧。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 河南工业大学 一种多源联合约束的自适应视觉SLAM关键帧选取方法

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