基于双重注意力与混合基函数的六自由度视觉惯性里程计方法及设备

本发明涉及一种基于双重注意力与混合基函数的六自由度视觉惯性里程计方法，包括：采集视觉图像数据与惯性数据并进行预处理；获得视觉特征向量；提取惯性特征向量；生成最终融合特征；将最终融合特征输入长短时记忆网络进行时序建模，并利用中值科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络进行非线性特征增强，经全连接回归层输出目标环境中的六自由度位姿估计。本发明通过视觉‑惯性数据的自适应调控机制，在压缩冗余信息的同时保留关键运动特征；创新性引入双重注意力模块提升特征判别力，结合中值科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络的混合基函数建模能力，实现对复杂非线性运动动态的精确表征，最终达成稳定、高精度的六自由度位姿估计。