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公开(公告)号：CN119205914A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411256038.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑动态特征的轮式机器人视觉SLAM方法，涉及机器人特征点跟踪技术领域。建立轮式里程计运动模型，对相邻两个视觉帧间的轮速编码器数据进行预积分操作，根据预积分测量值推导得到协方差矩阵，视觉特征提取，执行双目特征点稀疏立体匹配，计算特征点的深度，系统初始化，使用预积分值获取当前帧的位姿初始值，运动退化检测，获取位姿初始值，之后进行动态特征判别、位姿联合优化以及地图维护。将双目相机获取的空间几何信息与轮式里程计测量的运动增量相结合，能够对动态特征点进行准确的筛选，同时利用多源异构信息的互补性来保证定位的持续性和精度，能够有效提高轮式机器人在复杂工况下的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119205914B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411256038.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑动态特征的轮式机器人视觉SLAM方法，涉及机器人特征点跟踪技术领域。建立轮式里程计运动模型，对相邻两个视觉帧间的轮速编码器数据进行预积分操作，根据预积分测量值推导得到协方差矩阵，视觉特征提取，执行双目特征点稀疏立体匹配，计算特征点的深度，系统初始化，使用预积分值获取当前帧的位姿初始值，运动退化检测，获取位姿初始值，之后进行动态特征判别、位姿联合优化以及地图维护。将双目相机获取的空间几何信息与轮式里程计测量的运动增量相结合，能够对动态特征点进行准确的筛选，同时利用多源异构信息的互补性来保证定位的持续性和精度，能够有效提高轮式机器人在复杂工况下的定位精度和鲁棒性。
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