摘要
本发明公开了融合SLAM算法的水下机器人实时三维地图重建系统及方法,属于三维地图重建技术领域,通过构建三维点的置信度体系,引入空间轨迹波动指数与帧间纹理变化率作为动态特征评估指标,并采用回归模型对伪点严重程度进行评分与等级划分,结合动态抑制机制实现对不同等级点云的差异化处理,有效剔除不稳定结构,显著提升稀疏三维地图的稳定性与可靠性,从而增强水下机器人在复杂环境中的定位精度、路径规划能力与任务执行安全性。
技术关键词
地图重建方法
SLAM算法
水下机器人
关键帧
机器学习模型
重建系统
特征识别模块
点云
指数
纹理
地图重建技术
坐标
图像块
SLAM系统
预测误差
ORB算法
轨迹
输出模块
系统为您推荐了相关专利信息
产量预测方法
果树产量
光照强度数据
分布特征
机器学习模型
云端
资源监控
模型更新
优先级调度算法
模型压缩
媒体资产管理
智能镜头
前端模块
语义场景
特征数据库