专利交易市场

本发明公开了基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法。本发明使用双目相机采集图像帧中的点线特征，基于自适应准则优化的EDLines算法快速获取优质的长线特征；通过双目相机三角化获取点线特征的空间深度，基于变电站空间深度的长度响应阈值策略过滤冗余线特征。基于点线极特征极平面约束的方法，联合IMU信息与视觉信息，独立估计优化陀螺仪零偏，并更新IMU预积分信息，获得更为精准的巡检机器人初始姿态。制作基于变电站场景的点线特征字典和变电站中大型设备目标检测模型，通过变电站设备路标和点线特征进行闭环检测，对当前关键帧以及之前固定关键帧数的滑动窗口进行快速重定位矫正，最后通过全局BA优化变电站巡检机器人位姿和变电站场景地图，解决了大规模场景误差漂移累计的问题。

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。