一种基于网格分割与双地图耦合的RGB‑D SLAM方法，适用于室内动态环境，基于单应运动补偿与双向补偿光流法，根据几何关系与深度值聚类结果得到网格化运动分割，保证了算法的快速性。利用静态区域内的特征点最小化重投影误差得到相机位姿估计。结合相机位姿、RGB‑D图像、网格化运动分割图像，同时构建场景的稀疏点云地图和静态八叉树地图并进行耦合，在关键帧上使用基于网格分割和八叉树地图光线遍历的方法筛选静态地图点，更新稀疏点云地图，保障定位精度。本发明能够有效提升室内动态场景中的相机位姿估计精度，实现场景静态八叉树地图的实时构建和更新。
📄 2022101197774
📂 G06T7_269
👤 浙江工业大学
📅 2022-02-09
本发明公开了一种点线和线结构特征融合的视觉同步定位与建图方法，包括三个线程：追踪线程、局部建图线程、回环线程；所述追踪线程包括提取特征点、提取特征线、融合线段等；所述局部建图线程包括关键帧插入、特征点和特征线处理、提取线结构、局部光束平差法及局部关键帧处理；线结构是空间两条相交线的线段组。本发明以空间两条相交的线段组为线结构，线结构与传统点、特征线信息相融合，提高了SLAM在复杂场景的精度和鲁棒性。
📄 2024101169078
📂 G06V10_44
👤 华东交通大学
📅 2024-01-29
一种融合深度学习特征匹配的同步跟踪与建图方法，它包括以下步骤：步骤S1、采集视觉前端图像，进行初始化；步骤S2、通过特征匹配估计运动位姿，跟踪局部地图，决定下一关键帧；步骤S3、依据关键帧信息，构建局部地图；步骤S4、回环检测和优化。本发明提供一种融合深度学习特征匹配的同步跟踪与建图方法，解决现有SLAM方法在动态、低纹理等环境中跟踪效果差、位姿解算误差大的技术问题。
📄 2023101575895
📂 G06T7_246
👤 三峡大学
📅 2023-02-23
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