(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210288732.X (22)申请日 2022.03.22 (71)申请人 重庆大学 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 (72)发明人 宋永端　沈志熙　陈宇栋　 (74)专利代理 机构 重庆信航知识产权代理有限 公司 50218 专利代理师 吴彬 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 17/05(2011.01) G06T 5/20(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 3/00(2006.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种基于直线引导特征提取的视觉SLAM建 图方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于直线引导特征提取 的视觉SLA M建图方法， 其包 括1)通过相机实时拍 摄环境图像； 2)对图像进行高斯滤波； 3)提取图 像中的线段特征； 4)基于步骤3)中提取到的线段 特征提取图像中的ORB特征点； 5)构建八叉树地 图。 本发明方法中提取的线 段特征与实际吻合度 相对于现有方法更好， 在提取出的线段特征引导 下再结合自适应阈值算法， 使得提取的ORB特征 点分布更合理， 为后续构建地图准确快速的判断 关键帧和降低位姿估计累计误差打下了良好基 础， 能让进行闭环校正的闭环轨迹的精度更高， 能提高建图准确度； 且通过对三维点云进行Z轴 方向的直通滤波和整体的体素滤波， 缩短了八叉 树地图的转 化时间， 保证 了算法的实时性。 权利要求书4页 说明书10页 附图13页 CN 114708384 A 2022.07.05 CN 114708384 A 1.一种基于直线引导特 征提取的视 觉SLAM建图方法， 包括 步骤： 1)通过相机实时拍摄环境图像； 2)对图像进行高斯滤波， 以平 滑图像； 其特征在于： 3)提取图像中的线段 特征， 其又包括以下步骤： 3.1)计算图像中每 个像素的梯度方向和梯度大小； 3.2)遍历每个像素， 选取在梯度方向上梯度值大于或等于相邻像素梯度值的像素， 定 义为锚点， 3.3)连接锚点， 形成边 缘像素链； 3.4)对每条边 缘像素链采用PROSAC方法剔除噪声点， 拟合线段， 其又包括以下步骤： a)从边缘像素链中任选2个像素作为线段的起点和终点， 并根据 所选的2个像素计算出 一条直线； b)求取边缘像素链中的其它像素到步骤a)计算所得直线的加权距离， 以加权距离在dH 范围内的像素作为内点构成内点 集； 其中dH为给定阈值； di＝α di1+β di2                     (1) di2＝cos( θ1‑θ2)                     (3) 其中， di为像素距直线的加权距离， di1为像素(xi,yi)到直线y＝kx+b的欧式距离， k为直 线斜率， b 为直线截距， di2为像素(xi,yi)梯度方向θ1与直线y＝kx+b的法线方向θ2的单位向 量距离， α 和β 为权值因子； c)以最大化内点数量为指标进行迭代过程， 每次迭代过程中用于确定新直线的2个像 素从上一次迭代 得到的内点集里面选取， 直至内点占像素链中所有像素的比例超过比例阈 值 τ 或达到迭代次数num； d)以最后一次迭代得到的线段作为 最终结果， 并输出提取到的线段 方程； 3.5)对步骤3.4)得到的线段进行筛 选和合并， 其包括以下步骤： A)任意选择图片中的一条线段作 为主线段， 再拓展一个长为l+Δl,宽为Δw的矩形， 主 线段位于矩形的中心位置， 矩形的长边与主线段平行， 其中l为主线段的长度， Δl和 Δw为 设定的阈值， 以向量相似度筛选矩形内及与矩形相交的线段， 将满足向量相似度筛选公式 的线段放入集 合中得到线段集 合； 向量相似度筛 选公式为： cosθ ≥cosθmin                     (7) 其中 为主线段l1的向量表示， 为待合并线段l2的向量表示； 主线段l1的两个端点坐 标分别为(x1a,y1a)、 (x1b,y1b)， 待合并线段l2的两个端点坐 标分别为(x2a,y2a)、 (x2b,y2b)， θ 为权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114708384 A 2主线段l1与待合并线段l2的夹角， θmin为设定的夹角阈值； B)对线段集 合中的线段按照与主 线段的距离 升序排序， 距离度量公式为： 其中， 为待合并线段的中点p的坐标， dp为中点p到主线段y＝k1x+b1的欧式距离， k1 为直线斜率， b1为直线截距； C)依次选择步骤B)中升序排序中的线段作为待合并线段， 将待合并线段正投影到包含 该主线段的直线上， 得到待合并线段的投影线段， 再分情况合并线段： 情况一： 当投影线段的两个端点主线段之外， 且投影线段的两个端点在主线段的同一 侧， 则计算主线段和投影线段的两相邻端点的距离， 如果两个相邻端点的距离小于设定的 阈值 则在主线段的两个端点和投影线段的两个端点共四个端点中， 取距离最大的两个 端点所确定的线段作为主线段和待合并线段合并后的新线段； 如果两个相 邻端点的距离大 于设定的阈值 则不进行线段合并； 情况二： 当投影线段的两个端点在主线段的两端外侧， 则取投影线段作为主线段和待 合并线段合并后的新线段； 情况三： 当投影线段的一个端点在主线段上， 投影线段的另一端点主线段外， 则在主线 段的两个端点和投影线段的两个端点共四个端点中， 取距离最大的两个端点所确定的线段 作为主线段和待合并线段合并后的新线段； 情况四： 当投影线段的两个端点都在主线段上， 则取主线段作为主线段和待合并线段 合并后的新线段； D)重复步骤A) ‑步骤C)， 完成图片中线段的合并； 4)基于步骤3)中提取到的线段 特征提取图像中的ORB特 征点， 其又包括以下步骤： 4.1)对图像中的线段， 沿第i条线段的长度方向对第i条线段进行等距的预选点划分， 确定划分距离的公式为： 其中， di为第i条线段对应的划分距离； n为要提取的特征点数； li为第i条线段 的长度， lj为第j条线段的长度； m为此幅图像中线段的总数； 4.2)对每 个预选点进行ORB特 征提取的自适应阈值计算， 阈值计算公式为： 其中， λ为每个特征点对应的阈值， λmax为设置的阈值最大值， λmin为设置的阈值最小值，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114708384 A 3