摘要
本发明提供了一种用于地面无人车辆的红外惯性里程计方法,包括:提取原始红外图像中的点特征和线特征并跟踪;建立相机‑地面几何模型,将原始红外图像经IPM变换后生成BEV图像,在BEV图像中预测并跟踪地面点的特征,通过IPM的逆过程将跟踪到的地面点重新映射到原始红外图像上;基于相机‑地面几何模型,判断线特征是否为地面线特征,若是,则对地面线特征添加平面约束;对原始红外图像两帧之间的IMU数据进行预积分,基于滑动窗口实时优化IMU预积分因子、点特征重投影因子、线特征重投影因子、地面点特征约束因子和地面线特征约束因子。本发明提升了计算效率和精度,在地面无人车辆激励不足的情况下实现准确的单目TIO。
技术关键词
线特征
惯性里程计
地面
特征光流
因子
相机
车辆外部环境
LK光流法
滑动窗口
像素
图像金字塔
算法
矩阵
长方形
数据
精度
参数
运动
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客观评价指标
车牌识别模型
测评方法
人脸识别模型
样本
回归树模型
植被
空间权重矩阵
分区
结构方程模型
联合调度方法
头脑风暴优化算法
计算机可执行指令
成像
处理器
铸件结构
缺陷视觉检测方法
数控机床铸件
铸件缺陷检测
损失率
数据降维方法
特征点集合
图像特征值
主成分分析法
计算机可读指令