视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法。视觉SLAM前端的图像实时采集过程中，对前后帧图像进行特征点提取，再进行特征点匹配，获得匹配对集合；对匹配对集合进行迭代筛选处理获得正确匹配对；正确匹配对用于前后帧的位姿估计，将正确匹配对对输入的当前帧图像与其前一帧图像中进行帧间位姿计算，得到图像中目标轨迹，即实现了基于特征点错误匹配去除方法的视觉SLAM系统的轨迹准确识别。本发明专利技术克服了传统SLAM算法因错误匹配对导致的估计偏差；降低了因运动模糊、弱纹理等环境影响和匹配算法本身存在的误差，从而增加了位姿估计的准确性。从而增加了位姿估计的准确性。从而增加了位姿估计的准确性。

【技术实现步骤摘要】
视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法


[0001]本专利技术涉及一种视觉SLAM系统的特征点优化处理方法，尤其是涉及了一 种特征点运动对于匹配的影响和定义匹配对距离参数实现针对错误匹配对的去 除，提升SLAM系统估计准确性的方法。

技术介绍

[0002]SLAM的全称是Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构 建，是前沿的定位技术方向，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位 和地图构建问题。视觉SLAM主要是采用深度摄像机，基于单目、双目、鱼眼 相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位 姿变化来计算物体的距离，并进行定位与地图构建。然而相机传感器本身对特 定环境信息的描述并不够准确，例如弱纹理结构或者快速运动物体，导致特征 点匹配不稳定进而导致整个SLAM运动估计出现错误。
[0003]对于以上出现的问题，目前的解决方案分为两种情况。当运动过于剧烈或 者无纹理的场景中，单纯的视觉信息无法解决定位问题，需要加入更多的传感 信息，例如IMU、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤：步骤1：视觉SLAM前端的图像实时采集过程中，由当前帧图像与其前一帧图像组成前后帧图像，对前后帧图像进行特征点提取，再进行特征点匹配，获得当前帧图像与其前一帧图像之间的匹配对集合；步骤2：对匹配对集合进行迭代筛选处理获得正确匹配对；步骤3：正确匹配对用于前后帧的位姿估计，将正确匹配对对输入的当前帧图像与其前一帧图像中进行帧间位姿计算，得到图像中目标轨迹，即实现了基于特征点错误匹配去除方法的视觉SLAM系统的轨迹准确识别。2.根据权利要求1所述的一种视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法，其特征在于：所述步骤2具体为：2.1)将当前帧图像进行网格化，在当前帧图像中依据特征点所处的网格关系划分匹配对集合，将匹配对集合中的各对匹配对划分在不同的网格中，以一个网格中的所有匹配对构成了一个单网格集合；2.2)在每一个单网格集合中，计算单网格集合中每对匹配对的距离以及每个匹配对到其他匹配对之间的距离之和S
i
；2.3)建立置信度模型，寻找每个单网格集合中距离之和Si满足置信度模型的匹配对；2.4)重复2.1)～2.3)不断迭代，直到2.3)中不再有匹配对被去除或者网格内的匹配对少于预设数量阈值，则停止迭代，最后迭代获得的所有网格的单网格集合作为所有正确匹配对。3.根据权利要求2所述的一种视觉SLAM系统中特征点错误匹配去除的轨迹预测方法，其特征在于：所述2.2)中，按照以下公式计算单网格集合中每对匹配对的距离以及每个匹配对到其他匹配对之间的距离之和S
i
：D(P
i
，P
j
)＝(Δμ
i
‑
Δμ
j
)2+(Δv
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘之涛，舒昊，苏宏业，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：