[發明專利]一種基于GMS和運動檢測的動態視覺SLAM方法

有效

• 申請號: 202011282866.8
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112418288B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 姚劍;卓德勝;程軍豪;龔燁;涂靜敏
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06T5/50;G06T7/246;G06T7/50;G06T17/05
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

1.一種基于GMS和運動檢測的動態視覺SLAM方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、結合GMS和滑動窗口對SLAM系統進行初始化，得到初始地圖；

步驟2、結合GMS實現SLAM系統的跟蹤定位；

步驟3、進行回環檢測、全局優化；針對RGB-D圖像，構建靜態點云地圖；

所述構建靜態點云地圖包括：對特征進行判斷篩選；集合深度圖完成3D點的融合；

所述對特征進行判斷篩選的具體實現方式為：

對關鍵幀進行運動檢測，將參考關鍵幀和當前關鍵幀輸入到訓練完成的YOLO v3網絡中分割出參考幀潛在運動區域S_ref和當前幀潛在運動區域S_cur，p_r為參考關鍵幀中的特征點，p_c為投影至當前關鍵幀后的像素點，且該投影點p_c對應的深度圖中深度信息為Z，依據相機模型計算出p_c對應的投影深度值Z_proj，得到深度差值：

ΔZ＝Z_proj-Z

計算p_r和p_c與對應空間點p_w之間的夾角α，當α和ΔZ滿足預設條件，則判斷該像素點p_c為動態點，從當前幀中篩除該像素點；將當前關鍵幀中的所有點按照以上方法進行處理最終得到靜態特征點集合；

所述集合深度圖完成3D點的融合的具體實現方式為：

將每一個關鍵幀構造的單幀靜態點云地圖記為C_k，該關鍵幀對應時刻相機相對于世界坐標系的位姿記為T_k，將所有關鍵幀的點云轉換到世界坐標系中，構建全局靜態點云地圖W，表示為：

其中，N表示關鍵幀集合的總數；

步驟4、數據處理完成后輸出位姿軌跡；針對RGB-D圖像，輸出靜態點云地圖。

2.根據權利要求1所述的基于GMS和運動檢測的動態視覺SLAM方法，其特征在于，所述步驟1中，單目圖像對應的初始化操作包括：利用滑動窗口進行初始化關鍵幀的選取；采用GMS進行特征點的匹配；進行初始幀相機位姿的求解；通過特征三角化得到初始地圖。

3.根據權利要求2所述的基于GMS和運動檢測的動態視覺SLAM方法，其特征在于，所述利用滑動窗口進行初始化關鍵幀選取的具體實現方式為：讀取第一幀圖像，對圖像進行特征點提取并計算特征點數目，若特征點數目大于第一閾值，則確認為第一個初始化關鍵幀F₁；否則忽略該幀圖像，對后續的圖像進行特征提取和閾值驗證直至符合閾值要求得到第一個初始化關鍵幀；在所述第一個初始化關鍵幀F₁的基礎上建立滑動窗口，所述滑動窗口的最小窗口尺寸為n，最大窗口尺寸為m；讀取下一個圖像幀作為當前幀，如果當前幀的特征點數目大于所述第一閾值，則將當前幀添加至滑動窗口中，否則舍棄；重復上述操作，處理關鍵幀得到第n個初始化關鍵幀F_n，添加至窗口中達到最小尺寸n，之后繼續處理添加關鍵幀最終得到第m個關鍵幀F_m，此時窗口達到最大尺寸m。

4.根據權利要求1所述的基于GMS和運動檢測的動態視覺SLAM方法，其特征在于，所述步驟1中，雙目圖像、RGB-D圖像對應的初始化操作包括：利用滑動窗口進行初始化關鍵幀的選取；采用GMS進行特征點的匹配；通過特征三角化得到初始地圖。