申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117456124B

主分类号：G06T17/05

分类号：G06T17/05;G06T7/73;G06T7/80;G06T19/20;G06T7/55

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明提出了一种基于背靠背双目鱼眼相机的稠密SLAM的方法，用于直接处理背靠背双目鱼眼相机在线数据流实现稠密SLAM。前端基于双目鱼眼图像实现实时的位姿估计和局部建图，并筛选出关键帧送入后端。后端通过全景图拼接算法实现在线全景ERP图像拼接，并将拼接好的全景ERP图像以及对应的稀疏深度图送入全景深度补全网络进行全景深度预测，预测得到全景图深度信息和置信度信息。本发明还考虑了双目鱼眼相机畸变，图像拼接误差以及相机持有者对SLAM的干扰，生成了有效深度的掩码。有效深度的掩码、深度补全网络生成的深度信息、置信度信息共同参与到SLAM的BA优化和稠密建图，获得全局一致性更高的深度以及更好的重建结果。

主权项：1.一种基于背靠背双目鱼眼相机的稠密SLAM的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：实时运行中的SLAM接受背靠背双目鱼眼图像作为输入，SLAM的前端进行实时位姿估计和局部建图，得到估算的相机位姿以及局部地图点，然后选取部分帧送入到SLAM的后端作为关键帧；步骤2：后端根据背靠背双目鱼眼相机的内外参，定义虚拟球面坐标系，生成像素映射模板，并将步骤1中的关键帧内的背靠背双目鱼眼图像在线拼接为全景ERP图像；步骤3：根据步骤2生成的像素映射模版生成鱼眼图像边界区域的掩码；根据步骤2生成的全景ERP图像，生成相机持有者所在区域的掩码；所述步骤3具体为：根据步骤2生成的背靠背双目鱼眼图像和在线拼接得到的全景ERP图像之间的像素映射模板，得到全景ERP图像上对应为两张双目鱼眼图像边界附近的区域，将这部分区域深度标记为不可靠深度，从而生成有效深度区域的掩码；在步骤2生成的全景ERP图像上，将背靠背鱼眼相机持有者所在区域标记为不可靠深度，生成有效深度区域的掩码；步骤4：将关键帧内的局部地图点投影到全景ERP图像上，得到对应的稀疏深度图；步骤5：将步骤2得到的全景ERP图像和步骤4得到的稀疏深度图送入全景深度补全网络，预测得到稠密的全景深度信息和对应的置信度信息；步骤6：将步骤5预测得到的深度信息和置信度信息，以及步骤3生成的掩码，加入到SLAM的优化和稠密建图中；所述步骤6具体为：根据步骤3生成的两个掩码，丢弃步骤5中生成的全景深度信息上的不可靠深度的区域；在将全景深度信息以及对应的置信度信息加入到SLAM的优化和稠密建图时，直接剔除置信度低于设定阈值的深度，或将置信度作为深度的权重加入到SLAM的优化和稠密建图中。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于背靠背双目鱼眼相机的稠密SLAM的方法

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