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摘 要:本发明公开了一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法,具体步骤为:首先,根据深度信息进行场景聚类,再基于光度信息与边缘信息的聚类构建出残差模型,并引入平均背景深度,加大前景残差。然后,将残差模型与非参数统计模型相结合,分离动态物体并得到聚类权重。最后,将加权聚类残差加入到位姿估计的非线性优化函数中,以降低动态物体的影响,提高位姿估计的精度。在TUM数据集上进行实验,结果表明本文算法在动态环境下比现有算法有更高的精度与鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010698713.5 | 专利名称: | 一种动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计方法 |
申请日: | 2020-07-20 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/762搜分类 机器人 人工智能 智能移动机器人 人机交互 定位 路径规划 视线估计搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |