[发明专利]一种基于sparse-slam的实时建图方法

摘要

本发明提供了一种基于sparse‑slam的实时建图方法，包括如下两个并列运行的线程：线程1，跟踪并提取关键帧；线程2，创建并插入点云MAP。本发明的实时建图方法采用两个并列线程，能保证两个线程的实时性，既节省了时间，又尽可能的保留了图像的特征，在保证了算法高效实时的前提下，保留更多的场景信息。

主权项

一种基于sparse‑slam的实时建图方法，其特征在于，包括如下两个并列运行的线程：线程1，跟踪并提取关键帧，具体步骤为：步骤1.1，对输入的初始帧构建N层的图像金字塔，并提取初始帧图像金字塔中的各个特征点，设置包含初始帧图像金字塔以及各个特征点的初始帧KF1；步骤1.2，对新输入的当前帧构建N层的图像金字塔，并提取当前帧图像金字塔中的各个特征点，再利用SSD算法在当前帧中跟踪初始帧KF1中的各个特征点，SSD算法公式为：D＝∑((Iki‑uk)‑(Ici‑uc))2式中，Iki表示初始帧KF1中第i个特征点的像素值，Ici表示当前帧中第i个特征点的像素值，uk和uc分别表示初始帧KF1中第i个特征点周围图像块的像素均值以及当前帧中第i个特征点周围图像块的像素均值；步骤1.3，若步骤1.2中SSD算法跟踪成功跟踪到的特征点数量小于M，则返回步骤1.1重新设置初始帧KF1，若成功跟踪到的特征点数量大于M，则将当前帧标记为关键帧KF2；步骤1.4，根据各个成功跟踪到的特征点，利用相机对极几何模型估算出相机的姿态R和T，R表示关键帧KF2与初始帧KF1之间的旋转矩阵，T表示关键帧KF2与初始帧KF1之间的平移矩阵，将初始帧KF1和关键帧KF2加入到关键帧队列KFS中；步骤1.5，在点云MAP初始化成功后，将点云MAP映射到当前帧中，并在当前帧中利用SSD算法找出与其对应的二维点，从而利用相机对极几何模型估算出当前相机的姿态R和T，并将当前帧标记为KFi，加入到KFS中。线程2，创建并插入点云MAP，具体步骤为：步骤2.1，判断是否创建坐标系，若已创建，转到步骤2.2，否则创建坐标系，即根据关键帧队列KFS中的初始帧KF1建立世界坐标系W，X轴和Y轴方向为初始帧KF1的长和宽方向，Z轴方向为相机指向初始帧KF1的方向；步骤2.2，遍历关键帧队列KFS中每一个未三角化的KFi(2，3，4…)，利用对极几何原理将KFi中的二维特征点三角化为三维特征点，再将三维特征点加入到点云MAP中。