一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统及方法，涉及多传感器融合技术领域，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块和数据融合模块；数据采集模块由事件流生成模块和深度图生成模块构成，用于采集由运动或光照变化触发的事件流以及用于采集环境深度图；数据预处理模块实现事件流重建成事件帧和事件帧与深度图的空间、时间配准；数据融合模块通过前端特征点法进行位姿估计，并采用分层优化策略确保全局位姿对齐，建图部分使用体素网格等方法表示，实现高精度地图构建。本发明专利技术实现了事件流数据与深度图数据的精准配准、鲁棒位姿估计、弱光及高动态对比度环境下的高适应性，适用于无人驾驶、机器人导航等复杂场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多传感器融合，特别涉及一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统及方法，适用于无人驾驶、机器人导航等复杂环境中的高精度定位与建图需求。

技术介绍

1、同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,slam)技术是自主导航系统的关键组成部分，应用于机器人导航、智能驾驶等领域。slam系统通过集成激光雷达、相机和深度传感器等感知设备，实时估计自身位姿和构建环境地图，为路径规划、避障等功能提供基础支持。

2、激光slam是slam技术路径之一，凭借激光雷达生成高精度点云。视觉slam则是另一技术路径，以摄像头捕获视觉信息，通过图像特征进行定位和地图构建。然而，当前的视觉slam技术在无纹理、弱光及高动态对比度环境下难以提取稳定特征点，且易受动态物体干扰。多源传感器融合slam可以通过多传感器的互补特性来提升系统在复杂环境下的鲁棒性和精度。

3、多源传感器融合技术通过整合不同传感器的优势，在复杂环境下表现出更高的适应性和鲁棒性。传统的单目cmos相机缺乏尺度信息，slam系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块以及数据融合模块；所述数据采集模块包括事件流生成模块和深度图生成模块；所述数据预处理模块包括重建事件帧模块和配准模块；所述数据融合模块包括前端模块、后端模块和建图模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述事件特性数据流的生成方式至少包括以下任意一种：通过事件相机直接获取事件特性数据流、基于灰度帧差分法生成事件特性数据流、基于光流场生成事件特性数据流或基于深度学习生成事件特性数据流；所述事件相机至少包括以下任意一种...

【技术特征摘要】

1.一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块以及数据融合模块；所述数据采集模块包括事件流生成模块和深度图生成模块；所述数据预处理模块包括重建事件帧模块和配准模块；所述数据融合模块包括前端模块、后端模块和建图模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述事件特性数据流的生成方式至少包括以下任意一种：通过事件相机直接获取事件特性数据流、基于灰度帧差分法生成事件特性数据流、基于光流场生成事件特性数据流或基于深度学习生成事件特性数据流；所述事件相机至少包括以下任意一种：基于动态视觉传感器的事件相机、基于集成时域事件传感器的事件相机、异步时间编码事件相机和可重建事件帧的事件相机。

3.根据权利要求1所述的一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述深度图生成模块生成所述深度图的方式至少包括以下任意一种：通过飞行时间tof技术生成深度图数据、通过结构光技术生成深度图数据、通过双目立体视觉传感器生成深度图数据和通过激光雷达传感器生成深度图数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于事件特性数据流和深度图的同时定位与建图系统，其特征在于，所述重建事件帧模块将所述事件流生成模块采集的稀疏事件特性数据流重建为事件帧，以提升对弱光及高动态对比度环境的适应性，并利用事件特性数据流的高时间分辨率和时间戳同步技术，实现所述事件帧与深度图在时间上的精准对齐。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘立林，陈活煜，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：