基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法

本发明公开了基于点线特征融合的变电站巡检机器人定位和建图方法。本发明使用双目相机采集图像帧中的点线特征，基于自适应准则优化的EDLines算法快速获取优质的长线特征；通过双目相机三角化获取点线特征的空间深度，基于变电站空间深度的长度响应阈值策略过滤冗余线特征。基于点线极特征极平面约束的方法，联合IMU信息与视觉信息，独立估计优化陀螺仪零偏，并更新IMU预积分信息，获得更为精准的巡检机器人初始姿态。制作基于变电站场景的点线特征字典和变电站中大型设备目标检测模型，通过变电站设备路标和点线特征进行闭环检测，对当前关键帧以及之前固定关键帧数的滑动窗口进行快速重定位矫正，最后通过全局BA优化变电站巡检机器人位姿和变电站场景地图，解决了大规模场景误差漂移累计的问题。