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公开(公告)号：CN114088081B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111189748.7
申请日：2021-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多段联合优化的用于精确定位的地图构建方法，属于基于先验地图的机器人或自动驾驶汽车精确定位领域。本发明(1)对需要构建定位地图的场景，使用基于特征点的视觉SLAM方法，通过视觉里程计与局部地图优化得到多组单段子地图，其中视觉里程计和局部地图优化是在两个单独的线程中并行运行；(2)利用关键帧中的ORB描述子，并采用基于词袋模型的场景识别策略进行子地图之间快速的重叠检测；(3)利用分配给每个子地图的锚点，在一个全局坐标系中执行多段位姿图优化；(4)先将所有子地图合并为一个整体地图，然后对整个地图执行全局BA优化，从而得到更准确的可用于精确定位的离线地图。
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公开(公告)号：CN114088081A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111189748.7
申请日：2021-10-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多段联合优化的用于精确定位的地图构建方法，属于基于先验地图的机器人或自动驾驶汽车精确定位领域。本发明(1)对需要构建定位地图的场景，使用基于特征点的视觉SLAM方法，通过视觉里程计与局部地图优化得到多组单段子地图，其中视觉里程计和局部地图优化是在两个单独的线程中并行运行；(2)利用关键帧中的ORB描述子，并采用基于词袋模型的场景识别策略进行子地图之间快速的重叠检测；(3)利用分配给每个子地图的锚点，在一个全局坐标系中执行多段位姿图优化；(4)先将所有子地图合并为一个整体地图，然后对整个地图执行全局BA优化，从而得到更准确的可用于精确定位的离线地图。
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