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[发明专利]导航装置、导航支援信息的生成方法及生成程序-CN201980058853.1在审
发明人：户田裕行;中村拓;园部达也;藤泽奈绪美 -专利权人：古野电气株式会社
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G01S19/48 文献下载
摘要：课题在于，使用VSLAM并且高精度地计算本装置与其他特征点等之间的绝对性的位置关系。解决手段在于，导航装置具备GNSS运算部、VSLAM运算部及校正信息估计部。VSLAM运算部使用动态图像进行VSLAM运算，估计多个时刻的VSLAM位置以及VSLAM姿态角。校正信息估计部使用GNSS速度、GNSS姿态角、多个时刻的所述VSLAM位置以及VSLAM姿态角，估计VSLAM位置相对于绝对坐标系的位置的比例或者比例误差、以及GNSS速度的误差或者根据GNSS速度得到的
导航装置支援信息生成方法程序

[发明专利]导航装置、VSLAM校正方法、空间信息估计方法、VSLAM校正程序及空间信息估计程序-CN201980015959.3在审
发明人：中村拓;户田裕行;园部达也;藤泽奈绪美 -专利权人：古野电气株式会社
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G01C21/28 文献下载
摘要：课题在于，使用VSLAM，并且高精度地计算本装置与其他特征点等之间的绝对性的位置关系。解决手段在于，导航装置(10)具备VSLAM运算部(121)、GNSS速度计算部(122)及比例校正值计算部(123)。VSLAM运算部(121)使用动态图像进行VSLAM运算，估计多个时刻的VSLAM位置。比例校正值计算部(123)使用由VSLAM运算部(121)估计的多个时刻中的2个以上的时刻的VSLAM位置、以及GNSS速度，计算与VSLAM位置对应的比例校正值。
导航装置 vslam 校正方法空间信息估计程序

[实用新型]一种红外成像的VSLAM导航装置及智能吸尘器-CN201921259150.9有效
发明人：卓秋珍 -专利权人：卓秋珍
申请日： 2019-08-02 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： A47L9/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种红外成像的VSLAM导航装置及智能吸尘器，其包括有红外光源、VSLAM成像镜头和成像传感器，所述红外光源能够发射出红外线，所述成像传感器能够接收所述VSLAM成像镜头透过的光线，所述红外光源发出的红外线的照射区域覆盖了所述VSLAM成像镜头的成像区域。本实用新型的VSLAM导航装置设置有红外光源，红外光源发出的红外线照射到环境中的物体上，经过物品反射后，透过VSLAM成像镜头传递到成像传感器上，形成图像，由此，形成主动式成像，成像不依赖环境中的光源，保证可以成像，另外，红外光源发出的红外线的照射区域覆盖了VSLAM成像镜头的成像区域，由此，VSLAM成像镜头所要成像的区域均有红外线反射回来，从而使得成像清晰，成像质量好。
一种红外成像 vslam 导航装置智能吸尘器

[发明专利]定位方法和装置-CN201680006927.3有效
发明人：林义闽;廉士国 -专利权人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司
申请日： 2016-12-02 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种定位方法和装置，涉及定位和导航领域，用于解决vSLAM受视角和光照影响无法定位和导航的问题。定位方法包括：创建多个视觉即时定位与地图构建vSLAM进程，并分别为各个vSLAM进程加载对应的地图数据库；调用各个vSLAM进程基于实时图像进行定位；根据各个定位成功的vSLAM进程所得到的定位结果进行定位
定位方法装置

[发明专利]一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法-CN202310678832.8在审
发明人：李妮;张甜甜;龚光红;叶必鹏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法，属于计算机视觉技术领域。通过将当前输入图像填充为正方形；根据上一时刻图像的VSLAM跟踪状态，构建并利用填充图像的LoD四叉树模型，获取当前输入图像尺寸范围内的叶子节点；基于VSLAM系统要求的特征点数，计算LoD四叉树每个叶子节点应提取的特征点数，遍历叶子节点提取特征点，直至满足点数要求后，将特征点作为VSLAM的特征匹配环节的输入。本发明能有效减少无/弱纹理区域的特征点检测次数，增强纹理丰富区域的特征点提取，从而提高检测效率，进而提高VSLAM跟踪实时性；提高帧间匹配特征点数的同时，减少低响应特征点造成的误匹配，进而提高VSLAM
一种基于 lod vslam 特征检测方法

[发明专利]基于锚点的单目VSLAM方法、装置、介质、设备及车辆-CN202211176583.4在审
发明人：杜振东;林伟;徐慧明;宋健雄;孙思聪 -专利权人：驭势科技（北京）有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本公开涉及基于锚点的单目VSLAM方法、装置、介质、设备及车辆，该方法包括：获取多个对齐锚点和单目相机采集的多个图像帧，所述多个对齐锚点的时间戳与所述多个图像帧的时间戳一一对应；所述对齐锚点为采用其他定位源生成的位姿数据；基于所述对齐锚点和所述图像帧，进行VSLAM初始化；初始化成功后，进行VSLAM建图。本公开提供的技术方案中，通过结合对齐锚点进行单目VSLAM初始化并建图，能够基于对齐锚点提供VSLAM过程中的尺度信息和全局坐标，从而有利于实现真实尺度的还原，同时提高成功率和精度。
基于 vslam 方法装置介质设备车辆

[发明专利]一种VSLAM特征地图尺度恢复方法及系统-CN202011301722.2有效
发明人：李健聪;姚明江 -专利权人：上汽大众汽车有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种VSLAM特征地图尺度恢复方法，在安装有摄像头、激光雷达和组合惯性导航系统的车辆在指定区域内行驶的情况下，包括步骤：获取摄像头采集的图像数据、激光雷达采集的点云数据以及组合惯性导航系统采集的高精度地图数据；对三者相对位置进行标定，以将采集的数据坐标统一；采用VSLAM方法由图像数据生成无尺度的Mvslam和Tvslam；进行粗标定可得S1与RT1，将粗标定的定位轨迹Tvslam进行精标定，得到S2与RT2；采用最终缩放系数S和最终变换矩阵RT对无尺度的特征地图Mvslam进行缩放和转换，得到具有绝对尺度的VSLAM特征地图，其中S＝S1·S2、RT＝RT
一种 vslam 特征地图尺度恢复方法系统

[发明专利]一种自动割草机卫星导航系统与SLAM融合定位方法-CN202211674754.6在审
发明人：单顺利;刘楷 -专利权人：南京苏美达智能技术有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01S19/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动割草机卫星导航系统与SLAM融合定位方法，当卫星信号被遮挡，GPS定位不可用时，机器人系统自动切换到VSLAM系统在当前作业地图中的位置坐标，并进行后续的作业，在RTK定位恢复后，机器人系统再自动切换到由于机器人在利用Vslam导航运行过程中，存在累计误差的问题，因此不能长时间使用Vslam导航进行工作，本发明针对性地设定了校准流程，用于在不同情况下进行校准工作，减小了误差；本发明补偿系数的设定，可以进一步减小Vslam导航过程中的误差，补偿系数是采用机器GPS导航和VSLAM导航共同运行下的数据作为经验数据进行计算得到的实时经验值，具有较高的准确性，可以实时修正一定的偏差。
一种自动割草机卫星导航系统 slam 融合定位方法

[发明专利]用于扫地机器人的语义信息与VSLAM融合方法-CN202010681784.4有效
发明人：金梅;张少阔;张立国;张子豪;孙胜春;刘博;张勇;郎梦园;王娜 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种用于扫地机器人的语义信息与VSLAM融合方法，该方法将语义字典中包含语音信息的向量加入到传统字典向量的前面，生成融合传统信息与语义信息的融合字典，加强了VSLAM系统的信息来源，改变了传统VSLAM无法获取环境先验信息的缺点，并且利用语义信息提升了VSLAM系统求解本质矩阵的精度；在回环检测中首先进行语义信息匹配，如果语义信息无法完成匹配，则认为该点是错误的匹配，则不需要再在词袋中查找，
用于扫地机器人语义信息 vslam 融合方法

[发明专利]一种基于CNN和LSTM的VSLAM系统及实现方法-CN202111140969.5在审
发明人：黄河 -专利权人：江苏京芯光电科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN和LSTM的VSLAM系统及实现方法，涉及视觉同步定位和地图构建技术领域。该VSLAM系统包括：图像采集模块、卷积神经网路模块CNN、判断模块、回环检测模块和LSTM网络模块，所述图像采集模块、卷积神经网路模块CNN、判断模块依次连接，所述判断模块分别与回环检测模块、LSTM本发明VSLAM系统的实现方法具有鲁棒性强、误差小的特点。
一种基于 cnn lstm vslam 系统实现方法

[发明专利]一种基于协同VSLAM的地图对齐方法及系统-CN201911032229.2有效
发明人：樊硕 -专利权人：北京影谱科技股份有限公司
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G01C21/32 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于协同VSLAM的地图对齐方法及系统，在本申请提供的方法中，首先通过多个VSLAM系统基于当前环境对应建立多个地图，然后对多个地图进行分析以确定多个地图间的匹配特征点，基于匹配特征点将多个地图合并成一张联合地图基于本申请提供的基于协同VSLAM的地图对齐方法及系统，选取ORB‑SLAM作为框架，对关键帧的特征匹配和地图对齐进行研究，针对不同地图的尺度比例因子进行计算，进一步提高了VSLAM的建图精度。
一种基于协同 vslam 地图对齐方法系统

[发明专利]基于锚点的VSLAM后端优化方法、装置、介质、设备和车辆-CN202211177297.X在审
发明人：杜振东;林伟;徐慧明;宋健雄;孙思聪 -专利权人：驭势科技（北京）有限公司
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本公开涉及基于锚点的VSLAM后端优化方法、装置、介质、设备和车辆，该方法包括：获取多个对齐锚点和相机采集的多个图像；所述对齐锚点的时间戳与所述图像的时间戳分别对应；所述对齐锚点为采用其他定位源生成的位姿数据；基于所述图像，生成地图点和关键帧；其中，每一个所述关键帧都对应有对齐锚点；若满足局部后端优化条件，则基于关键帧对应的对齐锚点，进行VSLAM后端优化。由此，本公开提供的技术方案，将对齐锚点引入VSLAM后端优化的步骤中，以位姿精度较高的对齐锚点作为对应的关键帧的先验位姿真值，在VSLAM后端优化步骤中添加了关键帧与对齐锚点之间的位姿约束，从而有利于提高后端优化精度，进而提升VSLAM建图精度，改善累计误差较大且持续增大的问题。
基于 vslam 后端优化方法装置介质设备车辆

[发明专利]一种基于自学习线路的泊车控制方法及装置-CN201910060109.7在审
发明人：赵艮华;庞晓锋;李鲁强;王倩怡 -专利权人：上海汽车集团股份有限公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： B60W30/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于自学习线路的泊车控制方法，采集起始点的环境信息，对起始点对应的预设区域进行基于视觉的即时定位与地图构建VSLAM，生成VSLAM地图；在车辆从起始点到泊车位的行驶过程中，根据车辆航向角信息计算并记录泊车路径中的定位信息，生成车辆动力学地图；当接收到自主泊车指令时，根据所述VSLAM地图识别车辆的相对位置信息，并接管车辆；根据车辆动力学地图信息，进行路径跟随控制，将车辆自主停在泊车位上。避免了整个地图都采用VSLAM技术而导致的高成本问题，同时支持远距离泊车，提高了自主泊车的实用性。
一种基于自学习线路泊车控制方法装置

[发明专利]一种基于无线融合信号的VSLAM闭环检测方法-CN202111118659.3有效
发明人：黄河 -专利权人：江苏京芯光电科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无线融合信号的VSLAM闭环检测方法，属于视觉导航技术领域。该VSLAM闭环检测方法将蓝牙信号发射器位置坐标和WiFi信号发射器位置坐标进行权值归一化处理后，获取参考点坐标，并通过参考点和和蓝牙信号接收端的可取区域中WiFi信号强度均值最强的WiFi信号强度均值构建无线融合信号指纹通过无线融合信号指纹定位蓝牙信号接收端的可选区域对空间场景的分区，将信号强度序列加入了场景图像信息中，使得新获取的场景图像不需要与地图中所有的关键帧进行匹配，减少了闭环检测的搜索区域，减少了当前场景图像匹配所需要的计算量，提升了VSLAM的运行效率以及VSLAM闭环检测的定位精度。
一种基于无线融合信号 vslam 闭环检测方法

[发明专利]一种基于点线面特征自适应融合的室内视觉SLAM方法-CN202310717581.X在审
发明人：闫金金;郑有兵;杨金全;邱臣;史恪攻;于强;袁伟杰;陈梓明 -专利权人：哈尔滨工程大学;青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明的提出了一种基于点线面特征自适应融合的VSLAM方法，基于图像中点线面特征的提取和匹配的结果，自适应地选择特征融合策略进行定位和建图的方法，即根据纹理的丰富度，选择合适的方法，从而解决了传统视觉SLAM本发明提出的VSLAM可以在室内环境中根据纹理的丰富度自适应地选择点线面特征融合策略，从而解决了跟踪失败和定位失败的问题，并提高了VSLAM系统的运行效率。
一种基于点线特征自适应融合室内视觉 slam 方法

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