一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法技术

本发明专利技术提供了一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，通过时间戳插值方法并应用扩展卡尔曼滤波器=将视觉SLAM和GPS数据融合，提高定位精度和鲁棒性并利用机器学习算法实时检测并修正传感器数据中的异常；使用深度学习辅助的特征提取和匹配算法，提高图像特征提取速度和匹配精度，采用稀疏优化方法进行位姿图优化，提高系统的精度和鲁棒性；使用深度学习算法进行物体识别和跟踪，提高识别与跟踪的精度和速度，采用高精度的语义分割算法，实现对环境的高精度感知和语义理解，采用动态更新算法，使虚拟内容能够根据环境变化实时更新，提高学习体验的真实性和互动性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能，涉及一种基于多传感器、实时视觉slam优化及ar内容的学习装置。

技术介绍

1、在学习外语时，需要让学习者置身于目标语言环境中，并于之进行各种互动，基于位置的增强现实（lba）可以将外语学习资源与现实情境相互关联，而视觉slam能够实现对物理空间的即时定位和地图构建，再利用ar技术可以实现数字资源与物理空间的无缝融合。

2、目前视觉slam依赖于视觉传感器，而lba系统通常依赖于gps等定位系统，传感器数据同步与校准，视觉数据和gps数据的采集频率和精度不同，需要开发同步机制和校准算法，确保数据融合时的一致性，此外，视觉slam需要在动态环境中实时构建地图和定位，这对算法的实时性和计算效率提出了很高的要求，ar内容生成与定位，增强现实技术需要将虚拟学习资源精确叠加到物理环境中，需要高精度的定位和动态环境感知能力。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于针对现有技术存在的问题，提供一种基于多传感器、实时视觉slam优化及ar内容的学习装置。

2、为此，本专利技术采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，其特征在于，所述步骤（1）中在将传感器视觉数据和GPS数据同步融合时使用机器学习算法检测并处理传感器视觉异常数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，其特征在于，所述机器学习算法为支持向量机和随机森林。

4.根据权利要求1所述的一种基于多传感器、实时视觉SLAM及AR的学习方法，其特征在于，所述步骤（2）中采用基于优先级的计算资源分配策略进行特征提取和匹...

【技术特征摘要】

1.一种基于多传感器、实时视觉slam及ar的学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器、实时视觉slam及ar的学习方法，其特征在于，所述步骤（1）中在将传感器视觉数据和gps数据同步融合时使用机器学习算法检测并处理传感器视觉异常数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器、实时视觉slam及ar的学习方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏小东，杨国栋，陈媛媛，闫燕，王昱，
申请(专利权)人：西北师范大学，
类型：发明
国别省市：