申请/专利权人：中山大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745817A

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G01C21/00;G01C21/20;G01B11/02;G01B11/00;G01S17/08;G01S17/06;G01S17/89

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请公开了一种基于FPGA的高能效实时稠密SLAM方法及系统，方法包括：提取特征得到特征图；根据特征图进行视差估计得到稠密视差图；提取左目图的关键点作为第一关键点，并与左特征图进行特征关联并进行特征增广和聚合，获得第二关键点；对第二关键点进行非极大值抑制，以在各个设定大小的邻域内保留具有最高关键点响应值的第二关键点作为第三关键点；对第三关键点进行堆排序，以保留具有最大关键点响应值的第三关键点作为视觉关键点；计算视觉关键点与来自CPU的待匹配关键点之间的汉明距离，并进行匹配，得到匹配关键点对。本申请可以降低同步定位与建图所需的计算资源，可广泛应用于同步定位与建图技术领域。

主权项：1.一种基于FPGA的高能效实时稠密SLAM方法，其特征在于，包括：对双目相机左图和双目相机右图提取特征，对应得到左特征图和右特征图；根据所述左特征图和右特征图进行视差估计，得到稠密视差图，并将所述稠密视差图发送到CPU，以供所述CPU根据所述稠密视差图进行位姿估计和三维稠密建图；提取所述双目相机左图的关键点作为第一关键点，将所述第一关键点与所述左特征图进行特征关联并进行特征增广和聚合，获得第二关键点；对所述第二关键点进行非极大值抑制，以在各个设定大小的邻域内保留具有最高关键点响应值的所述第二关键点作为第三关键点；对所述第三关键点进行堆排序，以保留具有最大关键点响应值的所述第三关键点作为视觉关键点，并将所述视觉关键点发送到所述CPU，以供所述CPU根据所述视觉关键点进行位姿估计；计算所述视觉关键点与来自所述CPU的待匹配关键点之间的汉明距离，根据所述汉明距离对所述视觉关键点与所述待匹配关键点进行匹配，得到匹配关键点对；判断所述匹配关键点对是否满足预先设定的最大汉明距离和运动模型约束，若满足，则将所述匹配关键点对发送到所述CPU，以供所述CPU根据所述匹配关键点对进行位姿估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种基于FPGA的高能效实时稠密SLAM方法及系统

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