发明专利已授权

一种基于无监督学习的视觉惯性里程计方法

Name: 一种基于无监督学习的视觉惯性里程计方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2023106765538
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310676553.8 📄 发布日：2026/08/12

著录项目信息

申请日

2023-06-08

公开号

CN116721165B

公开日

2025-08-01

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_80

IPC 分类号

G06T7_80 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_048 , G06N3_088 , G01C21_16 , G01C22_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 增强现实, 无人机定位, 智能可穿戴设备

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摘要

本发明公开了一种基于无监督学习的视觉惯性里程计方法，其包括以下步骤：S1：采集输入数据，将图像数据和IMU数据进行预处理，使图像数据和IMU数据同步；S2：进行特征提取，得到图像数据的图像特征和IMU数据的惯导特征；S3：将图像特征和惯导特征输入位姿计算网络中，输出六自由度的位姿计算结果；S4：根据深度图和源图像之间的差异进行无监督训练，输出训练结果，得到训练好的深度网络；S5：采集新的图像数据输入训练好的深度网络，输出定位结果。本发明采用深度学习的方式，避免了传统方法中传感器的复杂标定和建模，同时采用无监督的训练方式解决了数据集的限制，整个方法能够充分利用图像与惯导的互补信息，实现高精度的定位。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116721165B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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