一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法技术

本发明专利技术公开了一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法。深度相机固定安装在轮式机器人上，拍摄得到相邻时刻的图像；根据前后时刻的轮速计读数计算当前时刻的预测位姿，根据预测位姿将上一时刻的特征点的地图点投影到当前时刻的灰度图像，然后在重投影像素附近进行搜索跟踪，计算重投影误差，和像素距离阈值比较获得有效特征点，根据所有的有效特征点进行再次位姿优化计算。本发明专利技术能够利用轮式机器人常配备的轮速计，检测环境中的无效特征点，保留有效的静态特征点，更加鲁棒地对机器人进行定位。

A method of visual odometer assisted by wheel speedometer for dynamic environment

【技术实现步骤摘要】
一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法
本专利技术属于视觉里程计领域的一种视觉里程计方法，具体涉及一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法。
技术介绍
现有的视觉里程计方法都假设图像中的特征点为不运动的，然而当运动物体出现在场景中，视觉里程计的结果会受到干扰。与此同时，轮式机器人常装配轮速计，如何利用轮速计来帮助视觉里程计在动态环境下实现更鲁棒的定位具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术为解决现有算法在动态环境下鲁棒性差的问题，提出了一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法。本专利技术采用的技术方案是包括以下步骤：步骤一，获取深度相机拍摄的相邻时刻的图像将深度相机固定安装在轮式机器人上，轮式机器人的轮子上安装有轮速计，采集到前一时刻和当前时刻的灰度图像和深度图像，并读取轮式机器人上当前时刻的轮速计读数；步骤二，预测相机位姿根据匀速运动情况，根据上一时刻和当前时刻的轮速计读数预测在当前时刻的轮式机器人位姿，位姿包括位置和姿态的关系；步骤三，无效特征点去除对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，获取深度相机拍摄的相邻时刻的图像/n将深度相机固定安装在轮式机器人上，轮式机器人的轮子上安装有轮速计，采集到前一时刻和当前时刻的灰度图像和深度图像，并读取轮式机器人上当前时刻的轮速计读数；/n步骤二，预测相机位姿/n根据匀速运动情况，根据上一时刻和当前时刻的轮速计读数预测在当前时刻的轮式机器人位姿；/n步骤三，无效特征点去除/n对上一时刻的灰度图像提取特征点，以特征点对应的三维空间坐标作为上一时刻的地图点，根据预测所得的轮式机器人位姿将上一时刻的地图点投影到当前时刻的灰度图像上作为投影点，然后在投影点周围的...

【技术特征摘要】
1.一种面向动态环境的轮速计辅助的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，获取深度相机拍摄的相邻时刻的图像
将深度相机固定安装在轮式机器人上，轮式机器人的轮子上安装有轮速计，采集到前一时刻和当前时刻的灰度图像和深度图像，并读取轮式机器人上当前时刻的轮速计读数；
步骤二，预测相机位姿
根据匀速运动情况，根据上一时刻和当前时刻的轮速计读数预测在当前时刻的轮式机器人位姿；
步骤三，无效特征点去除
对上一时刻的灰度图像提取特征点，以特征点对应的三维空间坐标作为上一时刻的地图点，根据预测所得的轮式机器人位姿将上一时刻的地图点投影到当前时刻的灰度图像上作为投影点，然后在投影点周围的固定大小区域范围内对上一时刻灰度图像提取的角点采用LK光流法进行跟踪获得跟踪点，计算投影点和跟踪点之间的重投影误差；利用重投影误差的大小进行阈值分割获得有效特征点；
步骤四，位姿优化
根据所有的有效特征点进行位姿的优化计算，重新利用PnP算法处理获得当前时刻相机的姿态和位置；
步骤五，...

【专利技术属性】
技术研发人员：何再兴，杨勤峰，赵昕玥，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33