安徽大學樊淵獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學申請的專利基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN115930943B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202211555776.0,技術領域涉及:G01C21/00;該發(fā)明授權基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法及系統(tǒng)是由樊淵;張弼澤;楊國志;方笑晗;程松松;潘天紅;張德祥;董翔;李騰;樊富友設計研發(fā)完成,并于2022-12-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法及系統(tǒng),方法包括:通過相機和慣性測量單元IMU分別采集圖像及慣性數(shù)據(jù),并將圖像及慣性數(shù)據(jù)送入預置頻率參數(shù)的單目REKF?VIO系統(tǒng);對單目REKF?VIO系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)預測、更新以及狀態(tài)擴充操作,以估計當前幀的狀態(tài)后驗均值和系統(tǒng)協(xié)方差;初始化單目REKF?VIO系統(tǒng),以構建初始全局地圖的初始地圖點;根據(jù)初始地圖點進行篩選處理,據(jù)以得到視覺關鍵幀;根據(jù)視覺關鍵幀,利用圖優(yōu)化及EKF互補框架獲取優(yōu)化全局地圖以及運動狀態(tài)信息;將運動估計信息送入優(yōu)化全局地圖,據(jù)以進行局部地圖的更新和閉環(huán)優(yōu)化。本發(fā)明解決了前端圖片幀處理效率低、誤差干擾及精度較低的技術問題。
本發(fā)明授權基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.基于圖優(yōu)化和EKF框架下融合單目視覺和IMU的SLAM方法,其特征在于,所述方法包括: S1、通過相機和慣性測量單元IMU分別采集圖像及慣性數(shù)據(jù),并將所述圖像及所述慣性數(shù)據(jù)送入預置頻率參數(shù)的單目REKF-VIO系統(tǒng); S2、對所述單目REKF-VIO系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)預測、更新以及狀態(tài)擴充操作,以估計當前幀的狀態(tài)后驗均值和系統(tǒng)協(xié)方差,其中,所述步驟S2包括: S21、利用所述單目REKF-VIO系統(tǒng)根據(jù)所述圖像及所述慣性數(shù)據(jù),執(zhí)行單目REKF-VIO狀態(tài)預測; S22、對所述單目REKF-VIO系統(tǒng)執(zhí)行更新操作,據(jù)以估計當前幀狀態(tài)后驗均值和當前幀協(xié)方差; S23、在所述單目REKF-VIO系統(tǒng)的初始全局地圖未建立時,執(zhí)行預設狀態(tài)擴充邏輯,以擴充所述單目REKF-VIO系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)后驗均值和所述系統(tǒng)協(xié)方差; S3、初始化所述單目REKF-VIO系統(tǒng),以構建所述初始全局地圖的初始地圖點; S4、根據(jù)所述初始地圖點進行篩選處理,據(jù)以得到視覺關鍵幀; S5、根據(jù)所述視覺關鍵幀,利用圖優(yōu)化及EKF互補框架獲取優(yōu)化全局地圖以及運動狀態(tài)信息,所述步驟S5還包括: S51、將所述視覺關鍵幀送入預設全局地圖輔助EKF反饋機制模塊,以對所述視覺關鍵幀進行EKF狀態(tài)修正; S52、根據(jù)所述視覺關鍵幀進行EFK地圖修正,利用圖優(yōu)化方法優(yōu)化所述初始全局地圖,以得到所述優(yōu)化全局地圖,據(jù)以再更新并擴充所述單目REKF-VIO系統(tǒng)的狀態(tài)向量,以得到所述運動估計信息; S6、將所述運動估計信息送入所述優(yōu)化全局地圖,據(jù)以進行局部地圖的更新和閉環(huán)優(yōu)化。
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