[发明专利]一种基于直线特征的视觉SLAM方法

权利要求书

1.一种基于直线特征的视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、特征直线交点构造新类型点特征

在每一帧图像中，利用LSD直线检测方法，提取直线特征；

首先判断两直线是否共面，在利用共面的直线计算出交点后，计算交点的描述子；在前端里程计以及后端优化过程中，将交点特征的视觉约束权重增大，而通过普通点特征提取的特征点权重降低；

S2、对线特征再提取点特征，引入直线特征描述方法

在检测识别到直线后，在直线上遍历提取特征点，并对特征点计算描述子；

当相邻两帧共同观测到一条直线，并且在共同观测区域拥有相同的特征点，即可认为空间中同一条直线；

同时为了在回环检测以及下一帧的直线匹配，将当前帧的直线新的特征点加入到直线词袋库中，在后期的直线匹配阶段中，使用当前帧中直线的LBD描述子以及点特征与直线词袋库中的点特征和直线特征进行匹配实现词袋的匹配；

S3、后端中根据新的线特征描述方法，匹配线特征词袋，确定空间中唯一直线

LBD描述子示意图由若干个相互平行的条带组成一个线段支持域LSR，并定义了d_L和d_⊥两个方向来实现旋转不变性，其中d_L为线段方向，d_⊥为d_L的顺时针垂直方向；设条带数目为m，宽度为w,长度为线段的长度；

LBD算法引入全局高斯权重函数，以降低LSR区域内沿d_⊥方向远离中心行的权重；同时，引入局部高斯权重函数，以削弱边界效应，避免条带间描述子的骤然变化；

直线特征计算完LBD特征后，再通过遍历提取直线上的特征点，并计算相应特征点的描述子；

通过LBD描述子以及点特征，匹配线特征词袋中的线特征，若匹配到了，将当前的特征点加入到对应直线特征中去，逐渐完善直线特征的点特征；若匹配不到任何直线，则认为该条直线为新观测到的直线，并将当前特征直线加入到直线特征词袋中去，完成词袋的更新；匹配到直线后，根据直线的重投影误差即可计算出位姿的变化。

2.根据权利要求1所述的一种基于直线特征的视觉SLAM方法，其特征在于，S2中，为了能够充分表征空间中的一条直线，在当前帧还需要提取共同观测区域以外的特征点，同时将当前观测的所有区域中得到特征点更新到对应直线的特征中去，为了接下步骤重定位以及回环检测环节提供约束。