【技术实现步骤摘要】
本公开实施例涉及计算机视觉与机器人导航，尤其涉及一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法。
技术介绍
1、在机器人技术与智能感知的前沿领域中，视觉里程计（vo）正逐渐成为实现机器人自主导航和环境感知的重要支撑技术。传统定位系统往往依赖于多传感器融合和预构建的地图，而视觉里程计则利用摄像头捕捉到的连续视频帧，通过实时图像处理和运动估计，直接推算出机器人在空间中的运动轨迹和姿态信息。视觉里程计的核心挑战在于如何从原始视觉数据中提取出稳定可靠的运动特征，并精确计算出机器人或摄像设备在相邻帧之间的6自由度（6-dof）位姿变换，即包括平移和旋转两部分的信息。特别是在单目视觉里程计中，由于系统仅依赖单个摄像头所采集的图像序列，缺乏直接的深度信息，这使得位姿估计过程更为复杂和不稳定。近年来，随着图像处理算法、特征匹配技术以及深度学习方法的不断进步，单目视觉里程计在精度、鲁棒性和实时性方面都取得了显著改善，逐步应用于无人驾驶、机器人导航以及增强现实等多个领域。
2、传统的视觉里程计主要依赖几何方法，通常分为间接法和直接法两大类：p>
3、（1）本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，该方法还包括：
3.根据权利要求2所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，获取连续的视频帧，同步记录每一视频帧的时间戳，且对每一视频帧进行预处理，以得到输入图像的步骤中，包括：
4.根据权利要求3所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，对输入图像进行初始化，以获取初始位姿估计的步骤中，包括：
5.根据权利要求4所述基于端到端深度...
【技术特征摘要】
1.一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，该方法还包括：
3.根据权利要求2所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，获取连续的视频帧，同步记录每一视频帧的时间戳，且对每一视频帧进行预处理，以得到输入图像的步骤中，包括：
4.根据权利要求3所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，对输入图像进行初始化，以获取初始位姿估计的步骤中，包括：
5.根据权利要求4所述基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，利用正余弦调和函数对时间戳进行位置编码，以得到高维映射的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘赶超，苗宗成，张驷行，李学龙，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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