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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108520554A(43)申请公布日2018.09.11(21)申请号201810324936.8(22)申请日2018.04.12(71)申请人无锡信捷电气股份有限公司地址214000江苏省无锡市滴翠路100号创意产业园7号楼4楼(72)发明人白瑞林彭建建李新(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06T7/50(2017.01)G06T7/33(2017.01)权利要求书2页说明书4页附图4页(54)发明名称一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法(57)摘要本发明公开了一种基于ORB-SLAM2的双目稠密建图方法,涉及机器人同步定位与地图创建领域,该方法主要由跟踪线程、局部地图线程、闭环检测线程和稠密建图线程组成。其中稠密建图线程包含以下步骤:1)场景深度范围估计,限制立体匹配计算量;2)立体匹配,估计每个像素点的逆深度值;3)帧内平滑、外点剔除,增加逆深度图的稠密度的同时保留深度边界的不连续性;4)逆深度融合,对上一步获得的逆深度进行帧间优化;5)帧内平滑、外点剔除。本方法只利用CPU,实现室内、室外环境的稠密地图创建。CN108520554ACN108520554A权利要求书1/2页1.一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法,其特征在于,包含以下几个步骤:步骤(1)场景深度范围估计:将双目中的左相机图像作为关键帧输入图像,对任意时刻关键帧观测到的每一个地图点,将其投影到关键帧图像中,计算地图点在关键帧坐标系下的深度值,选取最大最小深度设置场景逆深度搜索范围,即(ρmin,ρmax);步骤(2)立体匹配:采用基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法计算像素深度,通过所述步骤(1)中计算的场景深度范围限制立体匹配中匹配代价量(costvolume)的层数,只在逆深度(ρmin,ρmax)对应的视差范围内搜索,减少计算量;同时删除立体匹配中视差后处理步骤,在左右一致性匹配中只保留视差相同的像素点逆深度;步骤(3)帧内平滑、外点剔除:对所述步骤(2)中得到的逆深度图进行填充和剔除;步骤(4)逆深度融合:在跟踪线程已计算关键帧位姿的基础上,通过后续6幅关键帧逆深度图优化当前关键帧深度信息;步骤(5)帧内平滑、外点剔除:对逆深度融合后获得的逆深度图进行逆深度点的填充与剔除。2.根据权利要求1所述一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法,其特征在于:所述步骤(1)中场景深度范围估计,包含如下步骤:令Pi为地图点在世界坐标系下的3D坐标的齐次表示,Tk,w∈SE(3)为k时刻相机坐标系与世界坐标系的位姿变换,为地图点在k时刻相机坐标系下的3D坐标的齐次表示,场景深度搜索范围(ρmin,ρmax)定义为Tpi=[xiyizi1]其中n为在k时刻关键帧中能观测到的地图点个数。3.根据权利要求1所述一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法,其特征在于:所述步骤(3)中,对立体匹配阶段得到的逆深度图进行填充和剔除孤立外点,具体步骤如下:1)对每一个存在逆深度分布的像素点,计算它与周围8个逆深度分布满足卡方分布小于5.99的个数,如公式(1)所示,当个数小于2时,将其逆深度剔除,当个数大于2时,将满足卡方分布要求的逆深度采用公式(2)进行逆深度融合,融合后该像素点的逆深度为ρp,方差为融合前的逆深度最小方差;2CN108520554A权利要求书2/2页其中,a、b为以当前像素为中心,周围8个像素;n为满足卡方分布的个数;2)对于每个不存在逆深度分布的像素点,检测其周围8个像素点之间的逆深度分布是否满足卡方分布,当满足卡方分布的个数大于2时,采用公式(2)进行逆深度融合,同理方差为融合前的逆深度最小方差。4.根据权利要求1所述一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法,其特征在于:步骤(4)中逆深度融合,在跟踪线程已计算关键帧位姿的基础上,通过后续6幅关键帧逆深度图优化当前关键帧深度信息,具体步骤如下:1)将当前关键帧逆深度图对应的地图点投影到相邻关键帧,读取投影点的逆深度ρ0与逆深度方差2)将相邻关键帧中逆深度为ρ0+σ0、ρ0与ρ0-σ0对应的地图点逆投影到当前关键帧,保留逆投影后的逆深度ρ1、ρ2与ρ3;23)构造候选融合逆深度假设ρ:N(ρ2,[max(|ρ1-ρ2|,|ρ3-ρ2|)]);4)循环上述步骤获得6个候选融合逆深度假设,利用卡方分布小于5.99选取待融合逆深度假设,融合后逆深度ρp与方差分别为其中,p为当前帧像素点,n为待融合逆深度个数。3CN108520554A说明书1/4页一种基于ORB-SLAM2的双目三维稠密建图方法技术领域[0001]本发明属于机器人同步定位与地图创建领域