[发明专利]基于直接法的视觉里程计方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 201910575743.4 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110375765B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 缪瑞航;刘佩林;应忍冬;龚正;薛午阳 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G01C22/00 | 分类号： | G01C22/00;G01C21/20;G01C3/10;G06T7/80 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 庄文莉 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于直接法的视觉里程计方法、系统及介质，包括：亮度稳定步骤：在高动态亮度变换环境下，使用对数图像增强方法使得场景中的亮度趋于稳定，提高对梯度信息的提取；加快优化收敛步骤：在快速旋转以及高速运动情况下，使用若干显著的梯度点和三角剖分算法生成深度预测面，有效给出点云的初始化深度，降低深度优化次数，加快优化收敛。本发明能够克服传统直接法在亮度巨变和快速旋转时无法正常工作的问题，可以用于无人机、无人车等自主导航机器人的导航算法上，可以用于在自主导航、探索、侦查等任务中提供自身的位置信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 直接 视觉 里程计 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于直接法的视觉里程计方法，其特征在于，包括：亮度稳定步骤：在高动态亮度变换环境下，使用对数图像增强方法使得场景中的亮度趋于稳定，提高对梯度信息的提取；加快优化收敛步骤：在快速旋转以及高速运动情况下，使用若干显著的梯度点和三角剖分算法生成深度预测面，有效给出点云的初始化深度，降低深度优化次数，加快优化收敛；位置姿态修正步骤：同时在降采样的图像上使用Lucas‑Kanade光流法对若干显著梯度点进行匹配，计算相机姿态的初始值，在视觉里程计系统跟踪点云失败的时候，复原当前状态，并给出一个姿态预测值。
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