基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM方法技术

本发明专利技术公开了一种基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM方法，其包括视觉里程计处理来自单目视觉传感器的图像数据，获取智能移动设备的平移速度、偏航旋转速度和高度变化速度；将单目视觉传感器获取到的当前帧图像与关键帧模板数据库中被选择的关键帧模板采用词袋匹配方法进行ORB特征比对，根据比对结果确定是否创造关键帧，并获取与关键帧模板关联的局部视觉细胞的激活信息；将从视觉里程计获取的信息和局部视觉细胞激活信息输入到网格细胞中完成对空间位置的编码与解码，得到网格细胞解码的特异性坐标信息；用经验节点融合信息并构建拓扑形经验地图。本发明专利技术能有效能显著减少环路闭合检测时间，提高地图构建的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及即时定位与地图构建，特别涉及一种即时定位与地图构建方法。

技术介绍

1、同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，slam)是指在未知环境中，通过感知数据(如传感器数据)进行自主导航，同时实时构建环境地图并估计自身的位置和姿态的过程。slam技术在机器人、自动驾驶和增强现实等领域中扮演着关键角色。在过去的几十年里，slam已经取得了重大的研究进展和实际应用。它可以应用于各种类型的环境，如室内、室外、水下和太空等，以及不同类型的机器人，包括移动机器人、飞行器和水下机器人等。

2、slam的关键挑战之一是通过传感器数据进行环境感知和自我定位。常用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元(imu)和里程计等。这些传感器可以提供关于环境的几何信息(如距离、深度和形状)以及自身运动的测量数据。slam技术的应用非常广泛。在机器人领域，slam可以使机器人能够在未知环境中进行自主导航、避开障碍物并完成任务。在自动驾驶领域，slam可以帮助车辆实时感知和理解道路环境，从而进行安全的导航和行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM方法，其特征在于：所述步骤二)中视觉里程计获取智能移动设备的平移速度、偏航旋转速度和高度变化速度，包括步骤：

3.根据权利要求2所述的基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM系统，其特征在于：所述步骤三)将单目视觉传感器获取到的当前帧图像与关键帧模板数据库中被选择的关键帧模板采用词袋匹配方法进行ORB特征比对，包括：

4.根据权利要求1所述的基于关键帧模板匹配的脑启发SLAM系统，其特征在于：所述步骤四)将从视觉里程计获取的平移速...

【技术特征摘要】

1.基于关键帧模板匹配的脑启发slam方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关键帧模板匹配的脑启发slam方法，其特征在于：所述步骤二)中视觉里程计获取智能移动设备的平移速度、偏航旋转速度和高度变化速度，包括步骤：

3.根据权利要求2所述的基于关键帧模板匹配的脑启发slam系统，其特征在于：所述步骤三)将单目视觉传感器获取到的当前帧图像与关键帧模板数据库中被选择的关键帧模板采用词袋匹配方法进行orb特征比对，包括：

4.根据权利要求1所述的基于关键帧模板匹配的脑启发slam系...

【专利技术属性】
技术研发人员：李秀敏，陈秋娴，卫丕甲，邵博，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：