【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉里程计，特别涉及到一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法。
技术介绍
1、同步定位与地图构建(stimultaneous localization and mapping，简称slam)是机器人领域的研究热点，目的是获得精准的定位和环境地图，使得机器人能够准确定位自身位置。近年来，slam技术已成为机器人导航、增强现实(ar)、虚拟现实(vr)等新兴应用中不可或缺的关键技术之一。slam采用的传感器主要包括激光、相机、imu等。视觉slam以相机作为外部传感器，主要包括图像序列输入、视觉里程计(vo)、后端优化、回环检测、地图构建五大模块。其中，视觉里程计作为视觉slam的前端，可以为后端优化提供良好的初始位姿，有利于提高系统的定位精度和地图构建的准确性。
2、视觉里程计的作用是根据帧间图像估计相机的相对位姿，跟踪相机的运动从而解决未知环境下相机的定位问题。在视觉里程计的发展前期，图像信息主要以点特征的形式呈现，通过对帧间图像的点特征进行提取和匹配，最小化匹配特征的重投影误差来估计相机的相对位姿...
【技术保护点】
1.一种基于Scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述对边缘二值图像提取轮廓特征是通过OpenCV中的findContours函数实现。
3.根据权利要求1所述的一种基于Scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述估计相机的相对位姿的方法为利用LM算法求解误差函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于Scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述利用Scharr算子对每一帧输入图像进行...
【技术特征摘要】
1.一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述对边缘二值图像提取轮廓特征是通过opencv中的findcontours函数实现。
3.根据权利要求1所述的一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述估计相机的相对位姿的方法为利用lm算法求解误差函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述利用scharr算子对每一帧输入图像进行边缘特征提取得到scharr边缘图像的方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于scharr提取边缘和轮廓的视觉里程计方法，其特征在于，所述对轮廓图像进行距离变换构造距离误差函数用于估计相机的相对位姿的步骤中，通过坐标系的转换把相机坐标系下的空间坐标点变换到世界坐标系下，由变换矩阵t描述：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆开庆，李锦莹，韩鹏，邱健，彭力，刘冬梅，陈淼，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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。