申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853674A

主分类号：G06T17/05

分类号：G06T17/05;G01C21/20;G01C21/00;G06T5/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于视觉SLAM领域，具体涉及一种基于资源受限场景下的多机协同SLAM系统精确定位方法及装置，包括获取RGBD图像，利用FAST关键点提取RGBD图像中的特征点，采用跟踪的历史数据信息重新计算跟踪丢失的位姿，通过ROS通信将位姿信息发送至高算力服务器融合得到大场景的三维地图；本发明提出一种基于历史数据模型的重定位方法和一种基于通信缓冲区的局部最优丢帧策略。利用历史关键帧数据对跟踪丢失的位姿重新估计，以保持后端轨迹连续性，另外，针对网络不可靠造成的数据丢失问题，本发明通过在帧间引入相似性度量的概念，将缓冲问题建模为局部最优问题，剔除冗余度大的关键帧信息。实验结果表明，在真实远程场景下，本发明与现有的CCM‑SLAM方法相比，其系统跟踪成功率和轨迹精度均有明显提高，系统鲁棒性更强。

主权项：1.一种基于资源受限场景下的多机协同SLAM系统精确定位方法及装置，其特征在于，包括：101，首先通过单目相机采集图像数据，传输给未知场景中的机器人进行图像预处理，增加图像匹配的精确度；102，对图像进行特征点提取、特征匹配，利用相邻两帧之间特征点匹配关系，通过跟踪线程估计机器人的位姿，进而建立局部地图；103，在通信缓冲区中引入帧间相似性度量的概念，在通信网络持续不稳定时，激活通信缓冲区最优丢帧策略机制，以便更有效的信息传输到服务器端；104，对于服务器端接收到的3D点云和关键帧进行冗余检测，地图融合，建立全局高精度地图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于资源受限场景下的多机协同SLAM系统精确定位方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD