一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统

本发明公开了一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统，包括：使用双目摄像头拍摄果园环境的立体图像对；采用立体匹配算法生成深度图作为标签，构建包含注意力机制和多尺度特征融合的GCNv2网络架构并进行训练；输入果园环境图像并提取关键点，通过描述符匹配找到左右图像对应关系，利用GCNv2网络预测的深度图为每个匹配关键点分配对应的深度值；过滤特征点结合深度信息进行地图更新；回环检测并进行几何一致性检查，执行BA全局优化算法修正整个轨迹和地图中的误差；本发明提供了一种高效、鲁棒且适用于果园环境的双目视觉SLAM方法以提升机器人在复杂果园环境中的导航能力和自动化水平。