[发明专利]基于变分贝叶斯自适应算法的双目VIO实现方法有效
| 申请号： | 201910791980.4 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110517324B | 公开（公告）日： | 2023-02-17 |
| 发明（设计）人： | 张铸青;董鹏;孙印帅;沈楷 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G01C21/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于变分贝叶斯自适应算法的双目VIO实现方法，包括：通过双目相机获得图像，对图像进行特征点提取，将提取的特征点加入全局维护的地图容器中；通过IMU数据进行IMU状态预测；当新接收到一帧图像，将该帧图像加入到状态向量中进行状态向量及状态协方差的增广；判断是否有特征点或者相机需要删除，如果有，则进行滤波融合；判断为有，则基于双目相机的观测模型进行UT变换，计算观测模型对应的雅克比矩阵；将多个雅克比矩阵叠加起来后，进行零空间投影，得到最终的标准观测方程；对得到的标准观测方程应用变分贝叶斯估计，更新VIO系统的状态。能够很好地处理系统观测噪声时变的情况，在提升精度的同时，增加鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分贝 自适应 算法 双目 vio 实现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于变分贝叶斯自适应算法的双目VIO实现方法，其特征在于，包括：/n步骤1：通过双目相机获得图像，对图像进行特征点提取，将提取的特征点加入全局维护的地图容器中；/n步骤2：通过IMU数据进行IMU状态预测；/n步骤3：当新接收到一帧图像，将该帧图像加入到状态向量中进行状态向量及状态协方差的增广；/n步骤4：判断是否有特征点或者相机需要删除，如果有，则进行滤波融合；/n步骤5：当步骤4的判断为有，则基于双目相机的观测模型进行UT变换，计算观测模型对应的雅克比矩阵；/n步骤6：将多个雅克比矩阵叠加起来后，进行零空间投影，得到最终的标准观测方程；/n步骤7：对步骤6得到的标准观测方程应用变分贝叶斯估计，更新VIO系统的状态。/n
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