基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法及系统技术方案

本发明专利技术提供基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法及系统，涉及计算机视觉处理领域。该基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，包括一种用于抽象农业机器人沿作物行径直巡航的量化窗口概念；在关键帧层面量化机器人的最新行驶状态，并得到对应的行驶状态量化指数；根据量化指数，从机器人历史轨迹中持续的分离和构建当前量化窗口；在当前量化窗口重置阶段，基于已构建的当前量化窗口，选择性的构建参考量化窗口；构建量化窗口间的空间平行约束；检测量化窗口间的空间平行约束异常，并提出相应矫正机制。本方法解决视觉里程计在农业大田场景下无法建立长期数据关联的问题，有效降低了系统的全局定位累计误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉处理，具体为基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法及系统。

技术介绍

1、在农业机器人的自主导航领域中，过去大量的研究选择采用高精度实时动态全球导航卫星系统(rtk-gnss)来获取农业机器人的精确位置。但是，此类方法由于传感器本身的昂贵成本和需要配套搭建的地面基站，大大提高了农业机器人实际应用的门槛。非结构化环境中作物或者天气因素的信号遮挡也会影响此类方案在实际应用时的可靠性。而机器人自身姿态的估计与周围环境的感知也是卫星定位方案需要额外考虑的问题。

2、同时定位与地图构建(slam)技术作为机器人自主导航中感知阶段的核心任务，通过内部和外部传感器信息输入，估计当前机器人的姿态并构建环境点云地图。近年来，很多slam系统从经典的室内和城市场景扩展到农业领域。其中，视觉slam凭借其丰富的环境信息输入和低廉的成本受到了领域内广泛研究。但由于农业环境的复杂性，基于视觉的农业机器人精确导航仍然是一个具有挑战性的问题。

3、在农业场景下，研究者对常见的视觉slam框架进行过适应性的改进。改进总体上可以分为作物依赖本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述将最新关键帧输入到预设的量化窗口子系统，在关键帧层面量化机器人的最新行驶状态，得到对应的行驶状态量化指数，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述量化窗口分离，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述构建当前量化窗口与参考量化窗口之间的空间平行约束，具体包括：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述将最新关键帧输入到预设的量化窗口子系统，在关键帧层面量化机器人的最新行驶状态，得到对应的行驶状态量化指数，具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述量化窗口分离，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于量化窗口的立体视觉惯性里程计定位方法，其特征在于：所述构建当前量化窗口与参考量化窗口之间的空间平行约束，具体包括：

5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：董俊，孙建京，吴双，马凡，何俊明，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：