[发明专利]一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法

权利要求书

1.一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，包括：

提取和跟踪相机的运动或者镜头遮挡的图像特征；

计算图像的清晰度和描述图像相似性；

通过Laplacian算子计算候选帧的图像清晰度，动态维护一个固定大小的滑动窗口；

筛选图像的关键帧；

基于感知哈希算子融合灰度直方图的图像相似性，在现存的滑动窗口中选择与当前最新帧最相似的一帧作为重定位候选帧；

通过再次匹配，将候选帧基于补充视觉约束实现局部实时重定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述提取和跟踪相机的运动或者镜头遮挡的图像特征，包括：

检查是否存在从上一帧成功跟踪到当前帧的特征点，如果有n个点，则将成功跟踪到的n个点对应的id值的跟踪次数加1；

基于随机抽样一致性方法剔除错误匹配的外点，并更新n的数值；

如果上一帧成功跟踪到的特征点数n小于每帧目标特征点数m，使用shi-Tomasi角点检测器在成功跟踪到的n个点以外的范围补充提取(m-n)个新的特征点。

3.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述计算图像的清晰度和描述图像相似性，包括：

根据Laplacian算子计算图像梯度的梯度方差，作为后续判断关键帧的筛选依据之一；

计算图像的感知哈希算子，作为后续判断图像相似性的依据之一；

计算图像的归一化灰度直方图，作为后续判断图像相似性的依据之一。

4.根据权利要求3所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述Laplacian算子计算图像梯度的梯度方差，对于单通道图像，使用以kernel为卷积核的Laplacian算子的，计算响应的方差，如果方差大于一定阈值，则认为是清晰的图像；反之，则判定为模糊图像。

5.根据权利要求3所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述计算图像的感知哈希算子，包括：

缩小图片的尺寸，去除由于图片的尺寸和比例带来的差异，快速去除高频和细节差异，仅保留图片的基本结构；

如果是彩色图像，则转换为灰度图像；

进行DCT离散余弦变换；

计算变换后图像的64个像素的均值；

将64个像素灰度值依次与step4中计算得到的均值比较大小，如果灰度值大于均值，则记为1；反之，则记为0；

生成64位由0、1组成的哈希描述子。

6.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述动态维护一个固定大小的滑动窗口，包括：

设置一个编号0～k-1的滑动窗口；

当滑动窗口中的帧数小于等于2时，新帧直接进入；当帧数大于2时，需要判断新帧是否为关键帧；

当容量为k的滑动窗口已满，最新帧对应滑动窗口的k-1号时，需对第k-2号进行关键帧判断：如果k-2号不是关键帧，则将k-2号对应帧所携带的视觉信息弹出，k-1号移入k-2的位置；如果k-2号是关键帧，则将滑动窗口的最老帧在进行边缘化操作后弹出，窗口中的1～k-1号顺次左移一位；

从获取Laplacian算子计算得到的图像清晰度值，作为每一帧携带的信息一起送入滑动窗口。

7.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，所述筛选图像的关键帧，包括：

计算k-2号对应图像帧上被跟踪的特征点相对于k-3号对应图像上的特征点在二维图像像素上的视差；

获取滑动窗口中图像清晰度值最大的数值S，滑动窗口中k-2号对应的图像清晰度值s，如果s/S大于一定阈值，则认为是清晰的图像；反之，则判定为模糊的图像；

在同时满足视差大于一定阈值以及清晰图像的判定基础上，将滑窗中的k-2号判定为关键帧。