(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910249390.9
(22)申请日 2019.03.29
(71)申请人 南京华捷艾米软件科技有限公司
地址 210012 江苏省南京市雨花台区软件
大道118号新华汇B3栋8楼
(72)发明人 马浩凯 黄骏 周晓军 王行
孙赛 陶明 李骊 盛赞 李朔
杨淼
(74)专利代理机构 南京经纬专利商标代理有限
公司 32200
代理人 楼高潮
(51)Int.Cl.
G06T 7/73(2017.01)
G06T 7/80(2017.01)
G06K 9/00(2006.01)
(54)发明名称
(57)摘要
一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定
位方法，当ORB SLAM2跟踪失败后，用户将相机转
向最近拍摄过的场景；包括以下步骤：1)图像处
理：在基于视觉的ORB SLAM2算法框架中，提取图
糊检测，过滤模糊的图片；3)搜索用于重定位的
局部候选帧：构造一个图像集合，这个集合是所
有观测到参考关键帧特征点的前n帧图像经过筛
选得到的；4)图像匹配和优化：用当前帧与图像
集合里的图像进行匹配和位姿优化，若符合指定
的约束条件，
则认为重定位成功。权利要求书3页 说明书4页 附图3页CN 110070580 A 2019.07.30
C N 110070580
A
权 利 要 求 书1/3页CN 110070580 A
1.一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法，当ORB SLAM2跟踪失败后，用户将相机转向最近拍摄过的场景，采用上述SLAM快速重定位方法；其特征为：包括以下步骤：图像处理：在基于视觉的ORB SLAM2算法框架中，提取图像的ORB特征点；
图像模糊检测：对图像进行模糊检测，过滤模糊的图片；
搜索用于重定位的局部候选帧：构造一个图像集合，这个集合是所有观测到参考关键帧特征点的前n帧图像经过筛选得到的；
图像匹配和优化：用当前帧与图像集合里的图像进行匹配和位姿优化，若符合指定的约束条件，则认为重定位成功。
2.根据权利要求1所述的一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法，其特征为：上述步骤进一步包括：
1)图像处理
步骤S100，将SLAM输入的彩图像转换为灰度图；
步骤S110，使用opencv对上一步得到的灰度图提取ORB特征点，ORB特征点计算快并且具有旋转不变性；
2)图像模糊检测
步骤S120，若ORB特征点个数大于设定的阈值N_max，则进行下一步；否则返回失败；
步骤S130，使用3x3的拉普拉斯Laplace算子对灰度图中图像进行滤波；
步骤S140，计算滤波后图像的标准差；
步骤S150，若图像的标准差小于阈值STD_max，则认为该图像比较模糊，跳过此图像；否则，继续执行下一步；
3)搜索用于重定位的局部候选帧
步骤S160，搜索用于重定位的局部候选帧，全部放入用于重定位的局部候选帧集合S1中；
4)图像匹配和优化
步骤S170，每次从集合S1中取出一个关键帧，可以通过OR B SLAM2提供的接口SearchByBow()得到每个关键帧和当前帧图像特征匹配的特征点集合match_points、特征点个数match_num；同时，可以从ORB SLAM2中得到这些匹配的特征点对应的3D点集合MapPoints；
步骤S180，若match_num小于阈值15，则跳过此关键帧；否则继续下一步；
步骤S190，基于随机抽样一致算法RANSAC和PnP(Perspective-n-Point)算法，计算关键帧和当前帧相对位姿、特征匹配的内点个数max_inliers，所述内点个数max_inliers即为当前帧和关键帧匹配上的特征点个数；
PnP是已知多个3D空间点和它们在图像平面的投影位置时，通过多对3D与2D匹配点，在已知或者未知相机内参的情况下，利用最小化重投影误差来求解相机外参，估算相机的位姿；同时，使用RANSAC算法多次迭代估算位姿；
步骤S200，若上一步骤得到的内点数max_inliers小于10则返回；否则进行下一步；
步骤S210，固定当前帧的地图点，对当前帧的位姿进行局部优化；
步骤S220，若优化出的内点数超过50，则认为重定位成功。
3.根据权利要求2所述的一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法，其特征为：
2
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