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公开(公告)号:CN118565458B
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202410601787.0
申请日:2024-05-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法,涉及机器人图像特征处理领域。解决现有物体特征处理任务平面信息并没有充分地进行约束以及将Mask RCNN引入到SLAM中,Mask RCNN的实时性较差,使得系统难以真正被使用的问题。方法包括:开展物体特征对偶二次曲面的表示;计算椭球体的中心点和平均轴长,根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体;对同一物体及特征进行数据关联;构建物体特征的投影模型;计算椭球体的重投影误差;建立室内空间中的平面地图,并在平面地图中获取所述物体的支持平面,对物体添加支撑平面约束;根据支撑平面约束构建物体因子图。应用于三维语义地图生成领域。
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公开(公告)号:CN118565458A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410601787.0
申请日:2024-05-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种机器人视觉SLAM中物体特征处理方法,涉及机器人图像特征处理领域。解决现有物体特征处理任务平面信息并没有充分地进行约束以及将Mask RCNN引入到SLAM中,Mask RCNN的实时性较差,使得系统难以真正被使用的问题。方法包括:开展物体特征对偶二次曲面的表示;计算椭球体的中心点和平均轴长,根据椭球体的中心点和平均轴长构建空间椭球体;对同一物体及特征进行数据关联;构建物体特征的投影模型;计算椭球体的重投影误差;建立室内空间中的平面地图,并在平面地图中获取所述物体的支持平面,对物体添加支撑平面约束;根据支撑平面约束构建物体因子图。应用于三维语义地图生成领域。
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公开(公告)号:CN118628568A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410789838.7
申请日:2024-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/246 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置及机器人视觉里程计,涉及计算机视觉技术领域。本发明的技术要点包括:获取包含目标的RGB图像序列和深度图序列;对RGB图像序列和深度图序列进行处理,获取目标深度提取图序列;利用基于K均值聚类的掩膜提取算法在目标深度提取图序列中筛选出目标,获得目标二值掩膜序列;并按照上述过程对机器人上摄像头采集的图像序列进行处理,以确定机器人的位置和姿态。本发明计算速度极快,能够达到比实例分割更好的效果。相比传统方法,本发明在动态场景中定位的精度和鲁棒性上有了极大的提升,均方根误差更小。
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公开(公告)号:CN118746301A
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410805936.5
申请日:2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供了一种SLAM平面特征处理方法、系统及存储介质,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:获得目标图像,对所述目标图像进行稠密点云提取,根据提取得到的稠密点云分割出存在的观察平面;将所述观察平面与世界坐标系下已存在的地图平面进行数据关联,判断所述观察平面与所述地图平面是否为同一平面的同一观测,若是,则将所述观察平面作为观测平面;在相机坐标系下,构建所述地图平面和所述观测平面的平面特征投影模型,确定所述平面特征投影模型的最小二乘目标函数;根据平面特征雅可比矩阵获得所述最小二乘目标函数的最优值;根据所述最优值获得所述目标图像的平面提取图,用于提高SLAM的定位精度。
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