[发明专利]一种基于光度信息和ORB特征的SLAM系统

权利要求书

1.一种基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，包括：

前端视觉里程计模块，基于输入的RGB-D流，提取ORB特征，跟踪前一帧以及局部地图实现相机位姿优化，确定新关键帧，所述相机位姿优化中，选择重定位模型、匀速运动模型或者基于光度信息的轻量级位姿粗估计模型中的一个为当前帧设置相机位姿初值；

局部建图模块，由所述新关键帧对地图点进行更新，基于新关键帧、与它相连接的关键帧位姿以及地图点位置进行局部优化；

后端优化模块，对于每一个关键帧进行回环检测，实现全局优化。

2.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，当跟踪失败时，采用重定位模型估算相机位姿初值；

当相机在运动过程中保持匀速状态时，采用匀速运动模型计算相机位姿初值；

当相机进行非匀速运动时，采用轻量级位姿粗估计模型计算相机位姿初值。

3.根据权利要求1或2所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述轻量级位姿粗估计模型，提取前一帧图像梯度大于阈值的像素，通过投影方法投影至当前帧平面，优化光度误差，通过增量迭代求解，得到所述相机位姿初值。

4.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述前端视觉里程计模块包括：

跟踪判断单元，基于当前帧的所述ORB特征获得与前一帧或者局部地图的匹配点对，在相机位姿优化后，判断优化后的相机位姿的内点数量是否大于设定阈值N_thre，若是，则跟踪成功，否则跟踪失败。

5.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，当跟踪成功时，在当前帧同时满足以下条件时确定当前帧为新关键帧：

1)距离上次重定位超过20帧；

2)当局部建图模块空闲时或者距离上一次插入关键帧已超过20帧；

3)当前帧跟踪了超过50个点；

4)当前帧对相关关键帧跟踪成功的点少于90％；

当跟踪失败时，以跟踪前一帧以及局部地图得到位姿Tcw_f和RPE模型得到的位姿Tcw_r按一定权重相结合得到一个估计值作为当前帧的位姿，并判定当前帧为关键帧。

6.根据权利要求5所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述位姿Tcw_f的权值W_f为：

其中，MapMatches为位姿为Tcw_f时跟踪局部地图的内点数量，N_thre为设定阈值。

7.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述局部建图模块中，对地图点进行更新具体为：

产生新地图点、删除异常地图点和删除被少于三个关键帧检测到的地图点。

8.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述局部建图模块采用的优化目标函数为重投影误差函数。

9.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述后端优化模块中，若检测到回环，则将新的关键帧与之前对应的关键帧和共视地图点关联起来，校正关键帧的位姿和地图点的位置信息，对关联起来的关键帧与地图进行全局优化。

10.根据权利要求1所述的基于光度信息和ORB特征的SLAM系统，其特征在于，所述后端优化模块中，根据优化后的位姿融合关键帧点云，使用VoxelGrid滤波器进行下采样，得到稠密的点云地图。