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公开(公告)号：CN114935336B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210509623.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统，方法包括：通过相机和4个相同型号的IMU分别进行图像采集和惯性数据采集；将步骤S1中相机获取到的图像帧进行特征提取；将步骤S1中得到的四个IMU的多组数据分别进行预积分，计算出两帧图像对应的IMU的位置和速度；视觉和IMU初始化；将步骤S4中多个IMU(A、B、C、D)初始化后得到的测量值概率的映射到虚拟IMU(E)上；将线重投影误差建模为线段两端点到投影线的距离，然后最小化点线的重投影误差和IMU残差，获得精确的位姿估计；将本文设计的算法在公共数据集上以及采集的数据集上进行测试。本发明解决了定位及融合视觉精度低、低纹理场景处理效果差以及线段提取质量差的技术问题。
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公开(公告)号：CN115930943A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211555776.0
申请日：2022-12-06
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供基于图优化和EKF框架下融合单目视觉和IMU的SLAM方法及系统，方法包括：通过相机和惯性测量单元IMU分别采集图像及惯性数据，并将图像及惯性数据送入预置频率参数的单目REKF‑VIO系统；对单目REKF‑VIO系统执行状态预测、更新以及状态扩充操作，以估计当前帧的状态后验均值和系统协方差；初始化单目REKF‑VIO系统，以构建初始全局地图的初始地图点；根据初始地图点进行筛选处理，据以得到视觉关键帧；根据视觉关键帧，利用图优化及EKF互补框架获取优化全局地图以及运动状态信息；将运动估计信息送入优化全局地图，据以进行局部地图的更新和闭环优化。本发明解决了前端图片帧处理效率低、误差干扰及精度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN114935336A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210509623.6
申请日：2022-05-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于多IMU的点线融合定位方法及系统，方法包括：通过相机和4个相同型号的IMU分别进行图像采集和惯性数据采集；将步骤S1中相机获取到的图像帧进行特征提取；将步骤S1中得到的四个IMU的多组数据分别进行预积分，计算出两帧图像对应的IMU的位置和速度；视觉和IMU初始化；将步骤S4中多个IMU(A、B、C、D)初始化后得到的测量值概率的映射到虚拟IMU(E)上；将线重投影误差建模为线段两端点到投影线的距离，然后最小化点线的重投影误差和IMU残差，获得精确的位姿估计；将本文设计的算法在公共数据集上以及采集的数据集上进行测试。本发明解决了定位及融合视觉精度低、低纹理场景处理效果差以及线段提取质量差的技术问题。
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