基于关键平面的视觉惯性里程计方法技术

本发明专利技术公开了基于关键平面的视觉惯性里程计方法，包括以下步骤：1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯性数据；2、对采集到的每帧图像，提取点线特征并且进行跟踪；3、IMU预积分：对连续两帧图像之间的IMU数据进行预积分；4、2D德劳内三角化；生成3D网格；检测平面；对每个检测到平面分配特征；判断是否是关键平面；5、紧耦合视觉惯性定位：根据残差解决最小二乘问题并得出最优估计，实现对目标载体的定位。本发明专利技术所提出的方法用于视觉惯性定位，该方法同步视觉与IMU信息，提出了筛选关键平面的策略，通过引入关键平面，增加探测到平面之间的规律性，提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
基于关键平面的视觉惯性里程计方法
本专利技术属于SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping，同步定位与建图)领域，具体涉及一种基于关键平面的视觉惯性里程计方法。
技术介绍
传统的基于网格提取平面的视觉惯性里程计(Visual-InertialOdometry，VIO)方法对每一帧图像使用2D德劳内三角化形成2D网格，当特征点被三角化后生成3D网格，随后建立直方图，超过阈值的平面被筛选出当做面特征。将特征点和线分配到检测到的每个平面，并且在后端优化面特征和点线特征。这种方法虽然考虑到了特征点线和检测到平面之间的限制，但是没有考虑到平面和平面之间的限制，例如平行和垂直。
技术实现思路
针对现有VIO技术中的不足与难题，本专利技术旨在提供一种基于关键平面的视觉惯性里程计方法，在后端中增加平面和平面的限制，提高定位精度。本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于关键平面的视觉惯性里程计方法，该方法包括以下步骤：步骤1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于关键平面的视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯性数据；/n步骤2、对采集到的每帧图像，提取点线特征并且进行跟踪；/n步骤3、IMU预积分：对连续两帧图像之间的IMU数据进行预积分；/n步骤4、2D德劳内三角化；生成3D网格；检测平面；对每个检测到平面分配特征；判断是否是关键平面；/n步骤5、紧耦合视觉惯性定位：根据残差解决最小二乘问题并得出最有估计，实现对目标载体的定位。/n

【技术特征摘要】
1.基于关键平面的视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、单目相机以一定频率采集图像；IMU以一定频率采集惯性数据；
步骤2、对采集到的每帧图像，提取点线特征并且进行跟踪；
步骤3、IMU预积分：对连续两帧图像之间的IMU数据进行预积分；
步骤4、2D德劳内三角化；生成3D网格；检测平面；对每个检测到平面分配特征；判断是否是关键平面；
步骤5、紧耦合视觉惯性定位：根据残差解决最小二乘问题并得出最有估计，实现对目标载体的定位。


2.根据权利要求1所述的基于关键平面的视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：
步骤2.1、对图像提取特征点，并在后一帧中建立与这些特征的关系，形成跟踪；
步骤2.2、对图像提取特征线，并在后一帧中建立与这些特征的关系，形成跟踪。


3.根据权利要求1所述的基于关键平面的视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述步骤3具体为：对任意两帧图像之间的IMU数据，进行预积分，得到三个方向上的积分量；若IMU的零偏改变，则可以直接用现有的预积分来更新。


4.根据权利要求1所述的基于关键平面的视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述步骤4具体如下：
步骤4.1、2...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊剑，吴建峰，杨祖华，郭杭，衷卫声，余志鹏，黄涛，莫钊，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：江西;36