摘要
本发明公开了一种基于室内精细三维模型视觉定位的方法。其中,所述方法包括:通过摄像头获取室内原始图像并同步采集摄像头的姿态角速度,构建第一特征数据集,并进行校正生成第二特征数据集;将第二特征数据集与预构建的室内实景三维模型进行对齐,生成空间边界约束下的第一位置估计数据;根据第一位置估计数据,从实时采集的动态图像数据中定位特征点区域,并跟踪移动轨迹偏移中的点运动轨迹,生成第一特征序列等;本方案通过多源数据融合、动态环境适应性、局部更新机制以及路径规划优化等技术手段,显著提高了室内视觉定位与导航的精度、稳定性和效率,为动态环境中的定位与导航提供了高效、可靠的解决方案。
技术关键词
实景三维模型
动态图像数据
姿态角速度
定位特征
序列
特征点集合
特征点云
轨迹
偏差
卡尔曼滤波算法
特征点定位算法
光照特征
室内视觉定位
压缩特征
校正
主成分分析算法
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排程方法
时间预测模型
项目
动态调整机制
时间序列特征
活动推荐方法
训练语言模型
标签
多层次
序列预测模型
强度预测方法
参数
优化深度神经网络
神经网络模型构建
序列
风险预测方法
冠状动脉粥样硬化
标签模型
影像
斑块