一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法技术

本发明专利技术公开了一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，可以在弱纹理结构化场景下的同步定位与制图（SLAM，Simultaneously positioning and mapping）系统中对提取的线面特征进行筛选，提高同步定位与制图的精度和稳健性。其思路是使用基于曼哈顿世界假设计算候选平面和线的能量函数，通过最小化能量函数剔除误提取的线面特征。该算法首先根据点云集合与平面或线的点云拟合程度构造一阶数据项，再根据结构化场景的几何关系构造二阶几何结构约束项，然后迭代的置信区域优化算法对能量函数进行求解，并对平面集合和线集合进行滤波。本发明专利技术可以对提取到的线面特征进行滤波，增加弱纹理结构化场景中SLAM的鲁棒性和准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法


[0001]本专利技术属于图像图形领域，涉及一种同时定位与建图技术，具体涉及一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法。

技术介绍

[0002]近年来，智能机器人已成为学术界和工业界的一个重要的研究方向。要使机器人更加智能、更加自主，机器人必须提高对未知环境的认知能力。同时定位与地图构建技术(SLAM，Simultaneously positioning and mapping)是构建三维场景地图以及机器自身定位的关键技术，已经成功应用到无人车、无人机、快递机器人、智能清洁机器人等产品上。
[0003]目前稀疏纹理场景下基于结构化特征的SLAM系统已经能够稳定运行，且可以提取准确度较高的结构特征，然而这些系统对所提取的线面特征缺乏高效的筛选机制，使得特征冗余，如果对所有的线面特征进行跟踪，会导致计算资源的浪费。由于真实世界中存在大量结构化场景，基于曼哈顿世界假设，结构化场景中存在着平行和垂直关系，因此，基于能量函数对提取的线面特征进行筛选，设定不规则的线特征角度(除平行和垂直之外)会提升其能量值，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，可提高弱纹理场景下SLAM系统的精度和稳健性，其特征在于，包括如下步骤：(1)分别根据平面集合中平面特征点云的拟合程度和结构化场景中平面特征之间的几何约束关系构建平面特征能量函数的一阶数据项和二阶几何结构约束项；(2)分别根据线集合中线特征点云的拟合程度和线特征之间的结几何约束关系构建线特征能量函数的一阶数据项和二阶几何结构约束项；(3)基于迭代的置信区域优化算法对能量函数进行求解。2.根据权利要求1所述的一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，其特征在于，所述步骤(1)中，分别根据平面集合中平面特征点云的拟合程度和结构化场景中平面特征之间的几何约束关系构建平面特征能量函数的一阶数据项和二阶几何结构约束项，具体步骤为：(1.1)对点云进行分割后得到平面候选集P；(1.2)计算平面特征能量函数的一阶数据项E1，首先计算平面质心与平面的点云的距离，判断平面候选集合与点云的拟合程度，拟合程度越高，能量越低：其中，其中π
n
是候选平面，λ是平面候选集合与点云的拟合度阈值，设置为30～50，N
p
为场景中候选平面对应的点云集合中点的数量；(1.3)计算平面特征能量函数的二阶几何结构约束相关项E2，基于曼哈顿世界假设，环境中存在垂直/正交的信息，不规则的平面角度会提升其能量，从而剔除不规则角度的平面特征：特征：其中，为候选平面集合中平面π
m
和平面π
n
之间的平面夹角，为两平面与应当匹配的平行或垂直的几何约束所相差的角度，σ2是设定的角度增长步长；(1.4)得到平面特征的能量函数E(P)＝E1+E2。3.根据权利要求1所述的一种基于曼哈顿世界假设的结构化征筛选方法，其特征在于，所述步骤(2)中，分别根据线集合中线特征点云的拟合程度和线特征之间的结几何约...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小国，孙宇轩，李尚哲，刘启汉，王慧青，王庆，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：