[發明專利]一種單目SLAM初始化方法

在審

• 申請號: 201811406491.4
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109636852A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 劉盛;張宇翔;徐婧婷;曹軻燁;陳勝勇
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/80;G06T7/33
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

本發明公開了一種單目SLAM初始化方法，通過將模板圖片的特征點、相機與模板圖片的位姿到配置文件，然后采集含有模板的圖片作為第一幀圖片，提取第一幀圖片的ORB特征點并且與模板圖片上的特征點進行匹配，從而計算出單應矩陣，然后將模板圖片中定義的已知點利用單應矩陣投影到第一幀圖片中，計算第一幀圖片相對于模板圖片的位姿，最后根據建立的自定義坐標系，計算出模板圖片上與第一幀圖片匹配的特征點中保留下來的特征點的空間坐標，作為SLAM地圖中對應的地圖點，完成初始化。本發明提出的快速初始化方法比現存的方法擁有更高的精度和更快的初始化速度，極大的減小初始化的計算代價。

技術領域

本發明屬于計算機視覺、圖像處理技術領域，尤其涉及一種單目SLAM初始化方法。

背景技術

同時定位與地圖創建也被稱為SLAM(Simultaneous Localization andMapping)，簡單來說就是機器人在自身位置不確定的情況下，探索靜態的未知環境，并且同時建立地圖和定位的技術。它的應用平臺也十分廣泛，從家用的掃地機器人到道路上行駛的無人車，都離不開SLAM技術的支持。由于單目相機廉價的特點，使得單目SLAM的開發非常火熱。

單目相機無法獲得圖像中場景的深度信息，因此單目SLAM有一個初始化的過程來恢復場景，但是這樣恢復出來的場景仍然存在一個尺度問題，即不知道場景深度的單位。現有單目SLAM的初始化方法主要都是通過多幀形成視差，然后用三角化的方法初始化，但是這種初始化方法耗時久，并且需要一段平移相機的操作，不適合新手用戶使用。目前存在的一些快速初始化的方法大致可分為兩類：一類使用先驗信息，一類不使用先驗信息。不使用先驗信息的快速初始化方法不能恢復場景的尺度，建立的地圖大多不夠準確，并且初始化也不是很快速。相對來說使用先驗信息的方法可以得到一個更加好的初始化效果。

現有技術中的單目SLAM初始化普遍存在初始化耗時久，建立地圖精度不夠高，無法計算場景真實尺度的問題，需要進一步改進。

發明內容

本發明的目的是提供一種單目SLAM初始化方法，克服傳統的單目SLAM初始化耗時久，建立地圖精度不夠高，無法計算場景真實尺度的問題。

為了實現上述目的，本發明技術方案如下：

一種單目SLAM初始化方法，所述單目SLAM初始化方法，包括：

加載模板圖片，提取模板圖片ORB特征點；

將該模板圖片打印出來作為模板，測量模板的實際大小，建立自定義坐標系，利用模板上定義的已知點計算相機與模板圖片的位姿，保存模板圖片的特征點、相機與模板圖片的位姿到配置文件；

讀取配置文件，采集含有模板的圖片作為第一幀圖片，提取第一幀圖片的ORB特征點并且與模板圖片上的特征點進行匹配，根據匹配結果計算單應矩陣；

剔除特征點匹配中的誤匹配點，利用保留下來的特征點再次計算單應矩陣；

將模板圖片中定義的已知點利用單應矩陣投影到第一幀圖片中，計算第一幀圖片相對于模板圖片的位姿；

根據建立的自定義坐標系，計算出模板圖片上與第一幀圖片匹配的特征點中保留下來的特征點的空間坐標，作為SLAM地圖中對應的地圖點，完成初始化。

進一步地，所述建立自定義坐標系，是以模板中心點為原點，水平向右為X軸，水平向下為Y軸。

進一步地，所述根據建立的自定義坐標系，計算出模板圖片上與第一幀圖片匹配的特征點中保留下來的特征點的空間坐標，計算公式如下：

其中，x與y分別為特征點的像素坐標，realX、realY與realZ為特征點的空間坐標，col列與row行為模板圖片的像素大小，X與Y為打印出來的模板圖片實際尺寸的一半。