[发明专利]一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统

权利要求书

1.一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，该系统包括：

前端视觉里程计模块：用以对输入的图像帧提取特征，并确定相邻图像帧间的位置关系，构建局部地图；

回环检测模块：以前端视觉里程计计算过的图像帧为基础，以相似度为依据进行图像帧为相同位置的判断，即判定回环；

后端非线性优化模块：用以通过图优化方法对前端视觉里程计模块输入的局部地图和回环检测模块输出的回环约束进行全局优化，得到全局一致的轨迹和地图。

2.根据权利要求1所述的一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，应用该系统的回环验证方法具体包括以下步骤：

1)通过前端视觉里程计模块对输入图像作特征提取，并基于对极几何确定相邻图像帧间的距离关系，构建局部地图；

2)回环检测模块基于输入图像帧的特征信息将当前图像帧与之前已计算的图像帧比较，并根据图像距离完成回环假设判断；

3)对所有回环假设作集群一致性处理，得到多个回环假设集群；

4)将回环假设集群中的多个回环假设作为约束条件提供到后端非线性优化模块中；

5)后端非线性优化模块基于回环假设对已构建的全局地图添加约束条件，通过图优化理论得到全局一致的轨迹和地图。

3.根据权利要求2所述的一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，所述的步骤1)中，对输入图像帧进行特征提取，具体为：

提取输入图像帧的颜色特征、边缘特征和纹理特征作为图像帧信息内容的表示，分别以RGB特征、梯度幅值和方向角以及LBP纹理特征作为特征标准，通过不同特征间的关系构造特征向量F(x,y)表示图像区域信息，则有：

F(x,y)＝[R(x,y),G(x,y),B(x,y),G_r(x,y),θ(x,y),L_bp(x,y)]

其中，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别为像素点(x,y)的RGB特征，G_r(x,y)、θ(x,y)分别为像素点的梯度幅值和方向角，L_bp(x,y)为像素点的LBP值。

4.根据权利要求3所述的一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，所述的步骤1)中，根据输入图像帧中待匹配区域I的协方差矩阵C_I，具体为：

根据图像特征间的相互关系构建与待匹配区域维度大小相同的图像信息协方差矩阵，对待匹配区域I的特征矩阵进行计算获取协方差矩阵C_I，则有：

式中，μ为特征向量的均值，M、N分别为图像的宽和高，F(i,j)为位置(i,j)处的特征向量，n为像素点个数，z_k为第k个像素点的特征向量。

5.根据权利要求4所述的一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，所述的步骤2)中，基于距离阈值的回环判断具体为：

获取当前图像帧与之前图像帧的协方差矩阵间的相似度，即距离，并设定距离阈值，若相似度小于距离阈值，则认为两幅图像帧是单个回环假设，视为相同场景，即产生回环。

6.根据权利要求5所述的一种基于一致性集群的视觉SLAM回环验证系统，其特征在于，所述的相似度ρ(C_i,C_j)为对协方差矩阵广义特征值的对数平方和开根号，则有：

其中，λ_d(C_i,C_j)为协方差矩阵C_i和C_j通过|C_i-λC_j|＝0计算得到的第d个特征值，D为特征值总数。