【技术实现步骤摘要】
一种基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法及装置
本专利技术涉及传感器定位
，特别涉及一种基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法及装置。
技术介绍
同步定位与地图构建(SLAM，simultaneouslocalizationandmapping)技术是搭载特定传感器的设备在未知的环境中，通过对自身位姿变化过程中的动态估计进行定位，同时构建其周围环境模型的整个技术过程，通俗的讲就是机器人对“我在哪？”和“我周围有什么？”的判断。而以相机为主传感器的视觉SLAM(也叫V-SLAM)是本
的当前研究热点之一。目前，视觉SLAM方法主要有两种，一种是特征点法，另一种是直接法。其中，直接法的基本原理是基于亮度不变假设，但是光照不变假设在现实中非常容易失效，甚至会因为相机的曝光参数的不同而使图像或明或暗，进而使算法失败。而特征点法较为易用，但是特征点法存在着对特征依赖较高，缺少纹理的地方容易跟踪失败的问题。因此，有必要对现有的算法进行改进。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于点线特征的视...
【技术保护点】
1.一种基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，包括：/n获取当前待定位与地图构建的环境所对应的环境图像；/n对所述环境图像进行预处理，并对预处理后的环境图像进行特征点提取和直线特征提取，以获取所述环境图像中的特征点信息和直线特征信息；/n对待匹配的环境图像进行特征信息匹配，得到相应的环境图像的匹配结果；/n基于相应的环境图像的匹配结果，构建视觉同步定位与地图构建系统，以通过所述视觉同步定位与地图构建系统实现对应设备的自身定位和全局建图。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，包括：
获取当前待定位与地图构建的环境所对应的环境图像；
对所述环境图像进行预处理，并对预处理后的环境图像进行特征点提取和直线特征提取，以获取所述环境图像中的特征点信息和直线特征信息；
对待匹配的环境图像进行特征信息匹配，得到相应的环境图像的匹配结果；
基于相应的环境图像的匹配结果，构建视觉同步定位与地图构建系统，以通过所述视觉同步定位与地图构建系统实现对应设备的自身定位和全局建图。
2.如权利要求1所述的基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，所述对所述环境图像进行预处理，包括：
根据预设的相机模型与参数，实现环境图像的畸变校正与左右目图像对齐。
3.如权利要求1所述的基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，对预处理后的环境图像进行特征点提取，包括：
将预处理后的环境图像按照图像尺寸均分为多个图像子区域；
基于FAST算法，依次对划分出的每一所述图像子区域进行特征点提取，获取各图像子区域所对应的特征点；
基于BRIEF算法，计算每一特征点对应的二进制的描述子；
在环境图像大小下建立一个根结点，然后将所述根结点均匀的分割为四个子结点，遍历环境图像上的所有特征点并统计每个结点区域内的特征点数量；
如果当前节点所对应的结点区域内的特征点数为一，则将当前结点标记为不再分割；如果当前节点所对应的节点区域内的特征点数为零，则删除当前结点；如果当前节点所对应的结点区域内的特征点数大于一，则继续分割当前结点，直至结点总数达到设定阈值或每一结点区域内的特征点的数量均为一。
4.如权利要求3所述的基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，当结点停止分割时，如果存在特征点数大于一的节点区域，则只保留该特征点数大于一的节点区域内的响应值最大的特征点，而删除其他特征点。
5.如权利要求3所述的基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，基于FAST算法，依次对划分出的每一所述图像子区域进行特征点提取，获取各图像子区域所对应的特征点，包括：
从预处理后的环境图像中选取候选点；
以所述候选点为圆心，比较设定邻域半径上的所有像素点，将设定邻域半径上的所有像素点的灰度值依次与所述候选点的灰度值进行比较；
当有连续预设数量的像素点与所述候选点之间的灰度值差值的绝对值大于预设灰度阈值时，确定所述候选点为特征点。
6.如权利要求5所述的基于点线特征的视觉同步定位与地图构建方法，其特征在于，以所述候选点为圆心，比较设定邻域半径上的所有像素点，将设定邻域半径上的所有像素点的灰度值依次与所述候选点的灰...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟宇，王明，孙昊，刘立，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。