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[发明专利]一种融合惯导的动态视觉SLAM方法-CN202210588384.8在审
发明人：程绍武;彭忠翠 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明涉及动态视觉定位与建图方案领域，更具体的说是一种融合惯导的动态视觉SLAM方法，利用惯导IMU与相机互补的提升SLAM方法的精度和鲁棒性，该方法包括以下步骤：S1：计算IMU位姿；S2：鲁棒性的相机位姿估计；S3：融合IMU的紧耦合优化；首先，根据IMU积分获得IMU坐标系下的位姿、速度；其次，在相机视觉条件不足，即车辆快速运动、物体遮挡、光线变化等，可使用IMU位姿数据提供车辆定位结果，增强动态视觉SLAM系统的鲁棒性；采用基于贝叶斯网络的因子图搭建融合优化算法，引入IMU预积分因子进行全局约束；通过在KITTI数据集上的实验结果对比，可知，本方法在精度上优于纯视觉动态SLAM。
一种融合动态视觉 slam 方法

[发明专利]一种适用于增强现实应用的视觉惯导融合位姿估计方法-CN202010675822.5有效
发明人：桂健钧;郄志鹏;赖正洪;杨楚乐;董红斌;邓宝松 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明属于增强现实技术领域，具体涉及一种适用于增强现实应用的视觉惯导融合位姿估计方法。本发明包括如下步骤：步骤1、分别从图像传感器和IMU中采集图像和IMU数据；步骤2、图像和IMU数据的鲁棒预处理；步骤3、系统鲁棒初始化；步骤4、启动位姿估计模块，持续不断地对系统位姿进行估计并向外输出系统最新的位姿；步骤5、启动回环检测和位姿图优化模块，基于点特征和线特征描述子构建图像数据库，将到来的最新关键帧图像和数据库中的图像进行对比，如果相似度大于某个阈值，则认为出现了回环，利用检测到的回环信息消除最新关键帧的累积误差本发明能够降低位姿估计方法的累积误差并对敏捷运动的情况下保持良好的位姿估计精度和鲁棒性。
一种适用于增强现实应用视觉融合估计方法

[发明专利]一种基于回溯搜索的无人机空中加油位姿估计方法-CN201510582183.7在审
发明人：段海滨;干露 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-09-14 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明是一种基于回溯搜索的无人机空中加油位姿估计方法，其实施步骤为：步骤一：获取进行位姿估计所需信息；步骤二：初始化回溯搜索算法参数；步骤三：设计代价函数；步骤四：利用鲁棒透视n点算法进行位姿估计；步骤五本发明提出的位姿估计算法具有很高的准确性和鲁棒性，可在无人机空中加油的精确导引过程中使用，保证对接过程的安全顺利进行。
一种基于回溯搜索无人机空中加油估计方法

[发明专利]一种用于多源融合定位的鲁棒性控制方法和系统-CN202210562354.X有效
发明人：刘晓慧;杨东清;张宝庭 -专利权人：北京理工大学前沿技术研究院
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提出了一种用于多源融合定位的鲁棒性控制方法和系统，该方法包括：针对同一场景同一帧图像数据进行视觉特征点提取，通过视觉惯导融合得到第一位姿，根据第一位姿计算视觉特征点误差和第一重投影误差；针对同一场景同一帧的点云数据进行惯导与激光雷达特征点提取，通过惯导激光雷达融合得到第二位姿；根据第二位姿计算点云特征点误差和第二重投影误差；计算激光雷达和相机的第三位姿，根据第三位姿计算相机位置特征点误差和第三重投影误差；对比各重投影误差分别对各特征点误差进行权重排名基于该方法，还提出了鲁棒性控制系统。本发明不仅能够提高系统的解算速度，提高系统环境适应性及精度，而且提高系统的鲁棒性。
一种用于融合定位鲁棒性控制方法系统

[发明专利]一种融合视觉里程计及IMU的室内定位方法-CN202011131968.X在审
发明人：邵宇鹰;李新利;王孝伟;刘文杰;苏填;王一帆;彭鹏;陈怡君;陆启宇;张琪祁 -专利权人：国网上海市电力公司;华北电力大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合视觉里程计及IMU的室内定位方法，包括以下步骤：步骤1：对室内场景进行目标分析，获取场景图像；步骤2：对场景图像提取关键帧；步骤3：对连续两个关键帧进行特征点匹配，获得位姿约束信息；步骤4：基于因子图优化算法，根据位姿约束信息，对场景图像进行位姿全局优化，获得优化位姿；步骤5：根据位姿约束信息和优化位姿，对相机的位姿进行实时优化，获得场景轨迹和全局地图，完成室内定位。此发明解决了传统机器人定位实时性和鲁棒性差的问题，利用双目相机结合场景结构化特征，基于室内场景结构化特征的立体匹配方法，提升了立体匹配精度，与基于因子图的后端全局优化相结合，提升了机器人定位的实时性和鲁棒性
一种融合视觉里程计 imu 室内定位方法

[发明专利]一种激光SLAM回环检测与校正方法-CN202211611667.6有效
发明人：陈宗海;王纪凯;王可智;李剑宇;徐萌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及SLAM系统中机器人的回环检测领域，公开了一种激光SLAM回环检测与校正方法，可以更加鲁棒地检测回环并更好地解算出回环之间的相对位姿变换；通过利用扫描点云的几何中心作为极坐标系原点建立改进型Scan Context全局描述子，增强了Scan Context方法对平移偏差的鲁棒性；并通过设计基于特征点的Scan Context局部描述子集，使得可以同时通过描述子解算出回环相对位姿的旋转分量和平移分量，为后续的迭代最近点操作提供了更优的位姿初始解，因此可以减小迭代最近点操作陷入局部最优解的概率，提高最终解算出的位姿的准确性。本发明整体方案鲁棒性和适应性强、效率高、可移植性好。
一种激光 slam 回环检测校正方法

[发明专利]一种基于光照鲁棒的半直接法的相对定位方法-CN202310872735.2在审
发明人：罗东向;辜晓波;周玉杰;周豪忠;杨思佳;尚鑫 -专利权人：广州大学;广东工业大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明属于导航定位技术领域，本发明公开了一种基于光照鲁棒的半直接法的相对定位方法，其包括如下步骤：S1：数据采集及普通帧的直接法位姿估计，对于普通帧通过相机传感器采集包含像素深度的图像帧序列、采用直接法进行跟踪、位姿估计；S2：对关键帧采用特征点法进行位姿估计及光度参数估计，通过八点法‑随机采样一致性剔除误匹配并得到初始位姿估计；S3：利用仿射光照模型解算光照模型参数对光照变化的鲁棒性进行全局优化，兼顾光照变化大的场景下定位的实时性和精确性，适用于对实时性和光照变化大的场景。
一种基于光照直接相对定位方法

[发明专利]基于运动约束的SLAM闭环检测和位姿图优化方法-CN202110599038.5在审
发明人：刘秉熙;唐付林;傅禹杰;吴毅红 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于运动约束的SLAM闭环检测和位姿图优化方法，旨在解决SLAM闭环检测和位姿图优化技术运行速度较慢、召回率较低且没有充分融合运动学知识，导致SLAM鲁棒性较差的问题本发明方法包括：判断当前帧图像是否为关键帧，若是，计算各关键帧间的相对位姿，构建位姿图；将当前帧图像与各历史关键帧的全局二值特征距离最小的N个历史关键帧，作为闭环候选帧；判断各闭环候选帧与当前帧图像的距离是否均大于设定距离阈值，若否，则优化位姿图，否则提取各闭环候选帧的局部特征进行匹配与闭环检测，若闭环检测成功，则优化位姿图，否则重新获取帧图像。本发明提升了即时定位与建图的鲁棒性。
基于运动约束 slam 闭环检测位姿图优化方法

[发明专利]托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质-CN202011029159.8在审
发明人：曾增 -专利权人：劢微机器人科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及智能仓储技术领域，公开了一种托盘位姿定位方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设托盘区域的RGBD图像和点云图像，并对所述RGBD图像进行图像识别处理，获得托盘标识信息，基于所述托盘标识信息建立对应的坐标系，并根据所述托盘标识信息确定托盘中心点坐标，根据所述托盘标识信息从所述点云图像中提取托盘点云数据，并根据所述托盘点云数据确定托盘航向角，根据所述托盘中心点坐标和所述托盘航向角获得托盘位姿数据。通过将深度学习和点云处理相结合，并根据获得的托盘中心点坐标和托盘航向角定位托盘位姿，以实现对多种类型的托盘位姿进行高精度高鲁棒性的定位，提升了托盘位姿检测的普适性和鲁棒性。
托盘定位方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于TM-SRC的三维无纹理目标位姿估计方法-CN202110058772.0在审
发明人：王建林;谭振国;郭永奇;邱科鹏 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2021-01-16 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TM‑SRC的三维无纹理目标位姿估计方法，首先，基于三维目标CAD模型离线生成不同采样视点下的模板图像构建模板库；然后通过引入采样视点位姿的先验知识构建先验分层树，在先验分层树高层使用相似性度量进行在线匹配，得到候选模板，候选模板的子节点被追踪到先验分层树的底层；最后，在先验分层树的底层使用稀疏表示分类进行分类获得最佳匹配模板关联的位姿参数。本发明考虑了穷举搜索时间复杂度过高和现有基于模板匹配的方法对遮挡和杂乱背景鲁棒性较低的问题，构建了基于TM‑SRC的三维无纹理目标位姿估计方法，提高了在遮挡和杂乱背景下三维无纹理目标位姿估计的鲁棒性。
一种基于 tm src 三维纹理目标估计方法

[发明专利]一种基于边缘模型的增强现实无标识跟踪注册方法及装置-CN201910841769.9有效
发明人：罗志勇;范志鹏;王月;夏文彬;帅昊;唐文平 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于边缘模型的增强现实无标识跟踪注册方法及装置，涉及领域在增强现实无标识中跟踪注册的实时性和鲁棒性问题。目前针对三维物体表面缺少足够的纹理特征，因特征点少而引起的位姿抖动或扰动，并且算法搜索空间太大的缺陷。针对这些问题，该方法是采用保持旋转和尺度不变形的线性并行多模态LINE‑MOD模板匹配方法快速识别目标物体、获取与当前视角接近的参考视图而完成相机位姿的估计，并将该位姿作为基于边缘模型跟踪注册方法的初始化位姿，从而避免人工手动给定初始化位姿。因此，本发明能够进行快速跟踪注册，具有良好的实时性和鲁棒性。
一种基于边缘模型增强现实标识跟踪注册方法装置

[发明专利]一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法-CN202310408084.1在审
发明人：张小国;孙宇轩;况余进;王慧青;王庆 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种增强动态场景下SLAM系统精度和鲁棒性的方法，可以在动态场景下的同步定位与建图系统中对动态物体的运动性和场景流一致性判定，提高同步定位与建图的精度和鲁棒性。其思路是使用场景流对场景中可能的动态物体进行评估筛选，并通过因子图与相机位姿进行联合优化。该算法首先根据场景流的模值判断场景中物体运动状态，然后对运动的物体进行场景流自动聚类，以评估场景流一致性的强弱，场景流一致性较强的动态物体的位姿会通过因子图模型与相机位姿进行联合优化。本发明可以对评估场景中动态物体并解算其位姿，降低动态物体对SLAM系统求解精度的影响，增强动态场景中SLAM系统定位和建图的精度和鲁棒性。
一种增强动态场景 slam 系统精度鲁棒性方法

[发明专利]一种固定场景下的高精鲁棒定位方法-CN202210323669.9在审
发明人：张均;杨川;陈自龙;李栗;徐倩南;鱼海歌 -专利权人：亿嘉和科技股份有限公司
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种固定场景下的高精鲁棒定位方法，在场景内布置反光贴，通过IMU原始数据对激光原始数据进行预处理，得到预处理后的激光数据，进而得到绝对位姿；根据里程原始数据和机器人的初始绝对位姿对环境地图进行关键帧添加；把反光贴点云反推的绝对位姿作为优化量，与激光里程计位姿因子、轮式里程计位姿因子做联合优化，得到最终估算出的最优融合里程计位姿；完成环境地图构建；根据融合得到的最优融合里程计位姿得到机器人在地图中的绝对位姿本发明定位精度高，易于拓展抗干扰能力强、鲁棒性高。
一种固定场景高精鲁棒定位方法

[发明专利]一种获取定位信息的方法、装置及介质-CN201911158676.2有效
发明人：臧宇彤 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：该方法包括：获取图像信息、和图像信息的相关信息，相关信息包括：深度图、点云地图、重定位后的重定位位姿和重定位定位方差；基于深度图，获取空间障碍点三维坐标；基于重定位位姿、重定位定位方差和点云地图，获取目标位姿和与每个所述目标位姿对应的环境三维坐标；将空间障碍点三维坐标与环境三维坐标进行扫描匹配，得到匹配结果信息；当匹配结果信息满足预定条件时，基于重定位位姿和重定位定位方差获取定位信息。该方法解决了存在于现有视觉定位系统中由于重定位模块过于依赖视觉算法而导致的定位鲁棒性弱的缺点，增加了定位的鲁棒性。
一种获取定位信息方法装置介质

[发明专利]一种深度6D位姿估计网络模型及工件位姿估计方法-CN202111661938.4在审
发明人：陈海永;李龙腾 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开一种深度6D位姿估计网络模型及工件位姿估计方法，该工件位姿估计方法通过物理引擎生成模拟数据集的方法解决了大体量点云数据集获取困难的问题，以纯几何点云坐标直接将完整场景点云作为输入，通过点云的语义与实例分割部分，可以提取输入点云的局部与全局特征，提升了网络对场景的理解能力，并通过多层特征融合的位姿估计网络输出准确姿态，在一定程度上解决了物体的堆叠和自遮挡问题，且针对各种对称物体具有鲁棒性，经过模拟真实场景的数据集的实验验证，本发明提出的方法在整体精度和稳定性上具有明显优势，具有更高的鲁棒性。
一种深度估计网络模型工件方法

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