[发明专利]基于图的视觉SLAM方法

摘要

本发明公开了一种基于图的视觉SLAM方法，基于图像的自然特征概率向量表示可以得到图像视觉特征间的匹配关系，利用图像间的空间几何关系计算两帧间的相对位姿。利用连续图像之间的对应关系获得视觉里程计的数据关联，由此得到图像序列中的所有约束。将摄像头相对位姿看作地图中的节点，图像帧间的空间约束关系表示为边，构建基于摄像头相对位姿估计的轨迹地图。最后采用最大似然法优化地图，通过随机梯度下降法得到最优化位姿估计。在实验室环境下对本发明提出的方法进行了相关实验，并展示了机器人的运行轨迹，证明了本发明算法的有效性。

主权项

一种基于图的视觉SLAM方法，其特征在于：对摄像头获取的每一帧图像进行视觉特征提取，基于自然视觉单词的概率模型表示每帧图像，基于图像的概率向量表示得到匹配的特征点对，利用同一个特征点在不同时刻的图像坐标得到机器人在这两个时刻的相对位姿关系，通过立体视距技术计算每帧图像代表的相对位姿；机器人不同时刻的位姿之间存在关联，基于图像序列中连续图像之间的位姿转换得到视觉里程计的数据关联，得到图像帧间的空间约束关系；将摄像头相对位姿看作地图中的节点，图像帧间的空间约束关系表示为边，构建基于摄像机相对位姿估计的轨迹地图；通过调整图中节点的位置进行最优位姿序列估计，通过随机梯度下降法最小化约束误差得到最优位姿地图。