公开(公告)号：CN113155140B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202110350778.5

申请日：2021-03-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈卫东 ,  田琛晟 ,  王景川

IPC: G01C21/32 ,  G06V20/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50

Abstract: 本发明提供了一种用于室外特征稀疏环境下的移动机器人视觉惯性SLAM方法及系统，包括：获取室外特征稀疏环境下的环境图像，并对环境图像进行预处理，得到预处理后的环境图像；通过分块SIFT特征提取算法提取预处理后的环境图像的稀疏特征；通过惯性单元IMU的预积分量对机器人帧间运动进行估计，并估计匹配点的帧间位移，通过位移的大小对稀疏特征的重要性进行评判，计算得到视觉重投影误差；根据IMU预积分过程中的方差累计得到IMU误差；根据视觉重投影误差以及IMU误差共同构建损失函数；通过非线性优化方法最小化损失函数，求解机器人的位姿变换和地图点空间坐标。本发明可以降低光照剧烈变化和特征稀疏等困难对定位性能的影响，提高移动机器人在复杂室外环境下的自主性。

公开(公告)号：CN113155140A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110350778.5

申请日：2021-03-31

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈卫东 ,  田琛晟 ,  王景川

IPC: G01C21/32 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供了一种用于室外特征稀疏环境下的移动机器人视觉惯性SLAM方法及系统，包括：获取室外特征稀疏环境下的环境图像，并对环境图像进行预处理，得到预处理后的环境图像；通过分块SIFT特征提取算法提取预处理后的环境图像的稀疏特征；通过惯性单元IMU的预积分量对机器人帧间运动进行估计，并估计匹配点的帧间位移，通过位移的大小对稀疏特征的重要性进行评判，计算得到视觉重投影误差；根据IMU预积分过程中的方差累计得到IMU误差；根据视觉重投影误差以及IMU误差共同构建损失函数；通过非线性优化方法最小化损失函数，求解机器人的位姿变换和地图点空间坐标。本发明可以降低光照剧烈变化和特征稀疏等困难对定位性能的影响，提高移动机器人在复杂室外环境下的自主性。