一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开的一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法，首先输入彩色图像，在彩色图像中提取点特征和线特征；输入同一帧的深度图并与彩色图进行对齐，将提取的线特征映射到深度图，计算线特征的伪深度梯度；根据四叉树算法、线特征的伪深度梯度和长度对点特征和线特征进行筛选和均匀化，然后对保留的特征进行特征匹配；而后使用点的EPNP算法并将其扩展到线特征，计算出相机位姿的初始值，再根据线特征的伪深度梯度和长度构建改进的重投影误差模型，对相机位姿进行优化；之后进行局部建图和回环检测，并将改进的重投影误差模型也应用于局部优化和全局优化。本发明充分利用深度图和彩色图的信息，克服了低纹理场景下基于点线特征的视觉SLAM精度下降甚至系统失效的问题，提升了系统精度和实时性。

《一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023110654650，当前法律状态为已下证，由成都理工大学提出申请，发明人为龚迪琛;于伟;姜长钰;李林峰;盖东东;李乐飞;章烈，申请日期为2023-08-23，公开（公告）日期为2026-03-27，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/80 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开的一种低纹理场景下融合深度信息的点线特征SLAM方法，首先输入彩色图像，在彩色图像中提取点特征和线特征；输入同一帧的深度图并与彩色图进行对齐，将提取的线特征映射到深度图，计算线特征的伪深度梯度；根据四叉树算法、线特征的伪深度梯度和长度对点特征和线特征进行筛选和均匀化，然后对保留的特征进行特征匹配；而后使用点的EPNP算法并将其扩展到线特征，计算出相机位姿的初始值，再根据线特征的伪深度梯度和长度构建改进的重投影误差模型，对相机位姿进行优化；之后进行局部建图和回环检测，并将改进的重投影误差模型也应用于局部优化和全局优化。本发明充分利用深度图和彩色图的信息，克服了低纹理场景下基于点线特征的视觉SLAM精度下降甚至系统失效的问题，提升了系统精度和实时性。

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