[發明專利]視覺SLAM特征匹配方法、系統、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202211176803.3
• 申請日: 2022-09-26
• 公開（公告）號: CN115601573A
• 公開（公告）日: 2023-01-13
• 發明（設計）人: 尚延法;賈曉雪;邱春平;王富強;張有為;吳一博;房飛躍;王祎飛
• 申請（專利權）人: 鄭州信大先進技術研究院
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/44
• 代理公司: 鄭州德勤知識產權代理有限公司 41128
• 代理人: 黃紅梅

1.一種基于自適應慣導輔助的視覺SLAM特征匹配方法，其特征在于，包括以下步驟；

步驟1，預處理雙目相機圖像數據；

步驟2，對慣性測量單元IMU測量值進行預積分；

步驟3，對預積分進行誤差分析；

步驟4，對像素坐標進行預測；

步驟5，確定自適應閾值。

2.根據權利要求1所述的基于自適應慣導輔助的視覺SLAM特征匹配方法，其特征在于，預處理雙目圖像數據的方法包括：

步驟1-1，根據相似三角形原理，得地圖點在雙目相機坐標系下的深度值z為

其中，f為相機的焦距，b為雙目相機的基線；

步驟1-2，將特征點在雙目相機坐標系下的深度值z代入針孔相機投影模型，得地圖點在相機坐標系下的坐標P^l為

式中，(u_l,v_l)是地圖點P在左目相機圖像平面坐標系下的像素坐標，c_x,c_y是相機內參。

3.根據權利要求2所述的基于自適應慣導輔助的視覺SLAM特征匹配方法，其特征在于，對慣性測量單元IMU測量值進行預積分的方法包括：

式中，ΔR_ij,Δv_ij,Δp_ij分別為相鄰兩圖像幀i,j經預積分解算得到的相對姿態、速度和位置；分別為k時刻陀螺儀和加速度計的測量值、零偏和離散的高斯白噪聲；Δt為慣性測量單元IMU的采樣時間間隔；Exp(·)為指數映射，將旋轉向量映射為李群空間的旋轉矩陣。

4.根據權利要求3所述的基于自適應慣導輔助的視覺SLAM特征匹配方法，其特征在于，對預積分進行誤差分析的方法包括：

步驟3-1，預積分測量噪聲與慣性測量單元IMU噪聲關系為：

式中，為i到j時刻慣性測量單元IMU預積分量中姿態誤差δR_ij對應的李代數；δv_ij,δp_ij分別為i到j時刻慣性測量單元IMU預積分量中速度和位置的誤差；分別為k時刻陀螺儀和加速度計的離散噪聲，是其連續噪聲與采樣頻率開方的乘積，單位分別為rad/s,m/s²；

步驟3-2，得預積分量誤差的遞推公式為

式中，為i到j-1時刻慣性測量單元IMU預積分量中姿態誤差δR_i,j-1對應的李代數；δv_i,j-1,δp_i,j-1分別為i到j-1時刻慣性測量單元IMU預積分量中速度和位置的誤差；為j到j-1時刻載體相對姿態；為j-1時刻加速度計測量值；為i時刻加速度計零偏，這里定義相鄰兩圖像幀間偏差不變；為右雅克比矩陣的逆；分別為j-1時刻陀螺儀和加速度計的離散噪聲；

步驟3-3，得兩相鄰圖像幀之間IMU預積分量的協方差∑_ij為

式中，∑_i,j-1為i到j-1時刻慣性測量單元IMU預積分量的協方差，定義初始時刻慣性測量單元IMU預積分量無誤差，即∑_ii為零矩陣；為j-1時刻慣性測量單元IMU測量值噪聲的協方差，定義任意時刻慣性測量單元IMU協方差都為固定值，且由陀螺儀和加速度計標定噪聲η_gd,η_ad構成。