申请/专利权人：东北大学

申请日：2023-03-07

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116168200A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/46

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本申请公开了一种基于特征点和语义信息的位姿估计方法及装置、介质和设备。方法第一步融合语义分割的结果对特征点的提取进行了优化，包括剔除动态特征点以及通过语义描述子精确地进行特征匹配，并通过分割出的地面特征点恢复了真实的尺度，避免了传统单目SLAM尺度不确定的缺点；最后通过帧间的数据关联初步计算了帧间位姿，可较为准确地输出一个具有真实尺度的位姿估计。第二步融合语义信息对SLAM后端优化算法进行优化。基于语义信息建立了中期语义约束，包括语义通用约束以及针对语义类别为地面和杆建立的语义约束；结合创建的各个约束建立了图结构并通过g2o优化库进行优化，从而有效的抑制机器人长期运动导致的累计漂移。

主权项：1.一种基于特征点和语义信息的位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取可移动设备拍摄的图像，并对所述图像进行语义分割，得到所述图像对应的语义信息；在所述图像中确定多个特征点，分别确定每个所述特征点的目标描述子，并根据所述语义信息剔除所述多个特征点中的动态特征点；基于所述目标描述子，分别为每个所述特征点确定匹配点，得到多个匹配对，并对所述多个匹配对进行筛选；进行地图初始化，并在初始化后的地图中确定地面点；根据所述地面点估计真实尺度，并利用恒速模型确定所述可移动设备在所述真实尺度下的位姿估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东北大学 基于特征点和语义信息的位姿估计方法及装置、介质、设备

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