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公开(公告)号：CN111144441B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911217648.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的DSO光度参数估计方法及装置。该方法首先对当前图像帧提取特征点作为该帧特征点的候选点，然后与上一帧中确定的特征点进行特征匹配，应用设计的特征匹配筛选策略剔除误匹配，利用设计的特征点激活策略选取满足条件的候选点作为当前帧的特征点，以此建立起特征点之间的关联。最后基于相机成像函数模型，构建误差函数采用非线性优化方法对光度参数进行估计。使用本发明提出的方法，能够从任意视频序列中估计出光度参数，应用本发明估计的光度参数进行光度标定能够将DSO的定位精度提升约30％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907610B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110317982.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/20 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于LeGO‑LOAM的分步式帧间位姿估计算法。首先读入激光雷达的点云信息，并将点云划分为地面点和非地面点，再标记小集群点。在对点云进行分类之后，在地面点中提取地面特征点，在非地面点中提取边缘特征点。之后对位姿进行分步求解，步骤一通过地面特点计算得到帧间位姿的翻滚角、俯仰角和竖直方向的位移，并将计算得到的三自由度位姿代入步骤二的边缘特征点计算偏航角以及水平面上位移的过程，在步骤二中对六自由度位姿同时进行优化，最后再与地图点共同优化位姿。应用本发明的方法求解的轨迹精度较LeGO‑LOAM算法的轨迹精度提升最高达45.4％。
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公开(公告)号：CN113837277A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111123551.3
申请日：2021-09-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉点线特征优化的多源融合SLAM系统。首先提出一种改进尺度空间的视觉线特征提取方法，并利用基于最小二范数的约束匹配策略对前后帧间同一线特征进行约束匹配，为视觉里程计前端提供更为丰富的特征信息。其次将多帧激光点云投影到视觉坐标系中，实现激光点云和视觉特征深度关联，并利用视觉初始位姿估计结果辅助优化激光雷达扫描匹配精度。最后采用基于贝叶斯网络的因子图法搭建激光‑视觉‑惯性里程计系统，并引入GNSS因子和回环因子对激光‑视觉‑惯性里程计进行全局约束。通过实验对比可知，本算法在实时性、定位精度和建图效果方面均优于同类算法，可以在EuROC数据集中实现定位和建图精度均较优的实时位姿估计。
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公开(公告)号：CN113566779A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110881752.3
申请日：2021-08-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直线检测和数字地图匹配的车辆航向角估计方法，结合直线检测与地图匹配，将车辆位置匹配至数字地图中的对应点，计算方位角并与车辆航向角相减得到角度差，其次运用改进的FLD直线识别算法计算该时刻图像中识别到的车道线角度，利用角度差和对应图片中车道线角度参数形成数据集输入BP神经网络参与训练，训练完成后可输入图片车道线数据预测角度差，最后结合对应车道线点的方位角，计算车辆航向角。本发明估计方向角的最大误差为1.39°，精度为0.425°。综合本发明和其他方法的估计精度结果可知，本发明中的航向角估计方法与现有的方法及普通的测量传感器相比具有一定的优势。
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公开(公告)号：CN113376669A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110692167.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 发明公开了一种基于点线特征的单目VIO‑GNSS融合定位算法。首先对基于点特征的VIO增加线特征提取模块，并提出一种基于几何约束的线特征匹配策略以增强图像特征约束。此后，将加入的线特征与原VIO提取的点特征共同作为视觉特征信息，与IMU预积分结果共同输入至非线性优化的滑动窗口内，最小化所有测量残差的代价函数，获得VIO局部位姿估计结果。下一步，通过杆臂补偿方程将VIO位姿估计结果从局部VIO坐标系转至全局ECEF坐标系，最后将ECEF坐标系下的VIO位姿估计值与GNSS观测值共同输入卡尔曼滤波器内，构建传播和测量更新过程中的误差状态向量，实现VIO和GNSS的松耦合位姿估计。
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公开(公告)号：CN112907610A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110317982.7
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LeGO‑LOAM的分步式帧间位姿估计算法。首先读入激光雷达的点云信息，并将点云划分为地面点和非地面点，再标记小集群点。在对点云进行分类之后，在地面点中提取地面特征点，在非地面点中提取边缘特征点。之后对位姿进行分步求解，步骤一通过地面特点计算得到帧间位姿的翻滚角、俯仰角和竖直方向的位移，并将计算得到的三自由度位姿代入步骤二的边缘特征点计算偏航角以及水平面上位移的过程，在步骤二中对六自由度位姿同时进行优化，最后再与地图点共同优化位姿。应用本发明的方法求解的轨迹精度较LeGO‑LOAM算法的轨迹精度提升最高达45.4％。
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