基于重心坐标的视觉SLAM方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术提供的基于重心坐标的视觉SLAM方法、系统、终端及介质，具体涉及计算机视觉技术领域，方案包括：基于目标终端实时采集的视觉信息，获得若干个地标的方位向量，从而计算得到目标终端的移动的相对方位向量；基于预设的构型，利用任意两个相邻时刻的所有地标的方位向量和目标终端移动的相对方位向量构建相似构型，获得相合坐标；利用相合坐标，求解相似构型的重心坐标；并基于相同时刻下的所有重心坐标，创建目标SLAM矩阵方程；求解各个时刻下的目标SLAM矩阵方程，获得目标终端的位置坐标和地标坐标，从而构建出目标终端的运动轨迹并完成建图。该方案极大降低了算法复杂度，显著提高求解目标终端的位置坐标的精确度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及的是一种基于重心坐标的视觉slam方法、系统、终端及介质。

技术介绍

1、近年来，随着科技的快速发展，同步定位与地图构建(simultaneouslocalization and mapping，slam)方法在自动驾驶、室内导航、机器人导航、虚拟现实和海底勘探等领域的应用越来越广泛，也越来越引起重视。slam要求移动机器人能够在移动的同时构建环境地图并确定自身在这个环境中的位置，为了达成这一目标，机器人会依赖各种传感器，包括声纳系统、测距激光、摄像头和全球定位系统，来感知地标测量。

2、目前主流的slam分为激光slam与视觉slam两类。其中，视觉slam使用摄像头传感器，通过捕捉连续图像帧，提取特征点、边缘或地标，并将它们用于构建地图和估算机器人的运动。主要包括基于传统图像处理的视觉slam和基于深度学习的视觉slam。其中，基于传统图像处理的方法主要依赖于连续的图像帧来估算相机或机器人的运动，从而实现定位和构建环境地图。按是否需要提取图像特征，又分为特征点法前端和不提取特征的直接法前端。特征点法前端通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于重心坐标的视觉SLAM方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于重心坐标的视觉SLAM方法，其特征在于，构建所述构型的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于重心坐标的视觉SLAM方法，其特征在于，所述基于每个所述相似构型，获得一组相合坐标，包括：

4.根据权利要求3所述的基于重心坐标的视觉SLAM方法，其特征在于，所述利用所述两个相邻时刻的所有所述地标的所述方位向量，计算所述目标终端在所述两个相邻时刻移动的相对方位向量及每个所述三角形中的所述锚节点和所述自由节点在目标终端坐标系下的方位向量，获得所述相似构型中各个节点的方位向...

【技术特征摘要】

1.一种基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，构建所述构型的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，所述基于每个所述相似构型，获得一组相合坐标，包括：

4.根据权利要求3所述的基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，所述利用所述两个相邻时刻的所有所述地标的所述方位向量，计算所述目标终端在所述两个相邻时刻移动的相对方位向量及每个所述三角形中的所述锚节点和所述自由节点在目标终端坐标系下的方位向量，获得所述相似构型中各个节点的方位向量，包括：

5.根据权利要求1所述的基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，所述基于相同时刻下的所有所述重心坐标，创建一个目标slam矩阵方程，包括：

6.根据权利要求5所述的基于重心坐标的视觉slam方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴金泽，陈思佑，林志赟，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：