一种融合语义信息完成视觉SLAM闭环检测方法技术

本发明专利技术公开一种融合语义信息完成视觉SLAM闭环检测方法，包括使用目标检测器对图像中的物体进行识别的物体识别步骤，遵循相关约束条件对识别到的物体作为立体匹配基元的立体匹配步骤，使用双目相机的数学模型来完成物体三维位置的估计的三维位置估计步骤，提取图像中的物体和物体的空间分布信息并对图像集建立对应的属性图集的属性图模型构建步骤，将两个属性图进行匹配对比的相似度度量步骤。本发明专利技术使用目标检测器对图像中的物体进行检测识别，而现有的面向图像的物体检测方法已经具有良好的实时性，后续计算步骤基于识别的结果完成，参与运算的数据量很小，相应的计算量也较小，因而具有良好的实时性，在复杂光照条件下可以保持良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种融合语义信息完成视觉SLAM闭环检测方法
本专利技术属于地图创建领域，特别涉及一种融合语义信息的视觉SLAM闭环检测方法。
技术介绍
在同时定位与地图创建（SLAM）中，闭环检测是指根据传感器获得的信息判断当前时刻机器人是否处在之前访问过的某个区域，或者说机器人当前所处的位置是否在已经创建的地图中有了相应的描述。在基于图优化的SLAM方法中，闭环检测是非常关键的一个环节，正确的闭环检测有助于修正里程计误差，从而得到误差小、全局信息一致的地图，但错误的闭环检测反而会加大误差甚至会毁坏整个地图。当前主流的闭环检测方法基于关键帧实现。其中一种非常常见的基于视觉词袋的图像匹配法,其实现闭环检测过程是：对提取的视觉场景图像构建词袋模型，利用视觉词典本表征图像，在机器人运行过程中，通过类似文本检索的方法对获取的图像快速检测，进而实现环路闭合检测。该算法将机器人运动过程在概率框架下建立生成模型，计算两个机器人当前的位置的相似程度，并得到当前位置来自同一区域的概率，由此就可以得出发生闭环响应的概率。然其存在如下缺点：1、对观测角度敏感，同一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合语义信息完成视觉SLAM闭环检测方法，其特征在于，依次包括如下步骤；/n物体识别步骤；使用目标检测器对图像中的物体进行识别；/n立体匹配步骤；选择识别到的物体作为立体匹配的基元；使用顺序不变性约束和唯一性约束作为匹配所需遵循的相关约束条件对各基元进行匹配；/n三维位置估计步骤；使用双目相机的数学模型来完成物体三维位置的估计；/n属性图模型构建步骤；提取图像中的物体和物体的空间分布信息，用二元组G=(V,E)，其中V表示图的顶点集；E表示顶点之间的边集；建立一个对应的图像集G=(V,E)，其中V为图像中的识别到的物体组成的顶点集，E为图的边集；对图像集建立对应的属性图集G={Gl, ...

【技术特征摘要】
1.一种融合语义信息完成视觉SLAM闭环检测方法，其特征在于，依次包括如下步骤；
物体识别步骤；使用目标检测器对图像中的物体进行识别；
立体匹配步骤；选择识别到的物体作为立体匹配的基元；使用顺序不变性约束和唯一性约束作为匹配所需遵循的相关约束条件对各基元进行匹配；
三维位置估计步骤；使用双目相机的数学模型来完成物体三维位置的估计；
属性图模型构建步骤；提取图像中的物体和物体的空间分布信息，用二元组G=(V,E)，其中V表示图的顶点集；E表示顶点之间的边集；建立一个对应的图像集G=(V,E)，其中V为图像中的识别到的物体组成的顶点集，E为图的边集；对图像集建立对应的属性图集G={Gl,l=1,2,…N}，其中N为属性图集中图的数量；
相似度度量步骤；对于两个图像——图像L和图像Q，分别构建其对应的属性图Gl和Gq，定义它们...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱泽凡，
申请(专利权)人：广州万维创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44