(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 202210611948.5 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 歌尔股份有限公司 地址 261031 山东省潍坊市高新 技术产业 开发区东方路268号 (72)发明人 严小天　郭秋华　王惠青　刘浩然　 刘鲁峰　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 薛福玲 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/75(2022.01)G01C 21/16(2006.01) (54)发明名称 SLAM定位方法、 装置、 电子设备和可读存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种SLAM定位方法、 装置、 电 子设备和可读存储介质， 所述SLAM定位方法包 括： 获取双目鱼眼摄像头依据时序性采集的视觉 图像数据流， 对视觉图像数据流的各图像帧进行 灰度化处理得到灰度图像数据流， 识别灰度图像 数据流中的DSO特征， 采用光流法对DSO特征进行 特征匹配处理， 得到DSO匹配对； 依据DSO匹配对 在灰度图像数据流中的位置信息， 确定头盔本体 当前的初始位姿； 对初始位姿进行动态优化， 得 到目标优化位姿。 本申请能在视觉环 境复杂的情 况下， 更好地提升视觉SLAM的位姿定位精度。 权利要求书2页 说明书14页 附图2页 CN 114972514 A 2022.08.30 CN 114972514 A 1.一种SLAM定位方法， 其特征在于， 所述SLAM定位方法应用于VST头显设备， 所述VST头 显设备包括头盔本体， 以及固连于所述头盔本体的双目鱼眼摄像头， 所述SLAM定位方法包 括： 获取所述双目鱼眼摄像头依据时序性采集的视觉图像数据流， 对所述视觉图像数据流 的各图像帧进行 灰度化处 理得到灰度图像数据流； 识别所述灰度图像数据流中的DSO特征， 基于光流法对所述DSO特征进行特征匹配处 理， 得到D SO匹配对； 依据所述DSO匹配对在所述灰度图像数据流中的位置信息， 确定所述头盔本体当前的 初始位姿； 对所述初始位姿 进行动态优化， 得到目标优化 位姿。 2.如权利要求1所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述依据所述DSO匹配对在所述灰 度图像数据流中的位置信息， 确定所述头盔本体当前的初始位姿的步骤 包括： 采用逆向光 流法对所述D SO匹配对进行 校准， 得到D SO校准对； 依据所述DSO校准对在所述灰度图像数据流中的位置信息， 结合最小化光度误差法计 算得到所述头盔本体当前的初始位姿。 3.如权利要求2所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述对所述初始位姿进行动态优 化， 得到目标优化 位姿的步骤 包括： 从所述DSO校准对中提取ORB 特征描述子和LBD特征描述子， 并对所述ORB 特征描述子和 所述LBD特征描述子进行聚类， 得到所述灰度图像数据流中的点线特 征对； 依据所述点线特征对在所述灰度图像数据流中的位置信 息， 结合视觉重投影误差法计 算得到所述头盔本体当前的目标优化 位姿。 4.如权利要求3所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述VST头显设备还包括固连于所 述头盔本体的IMU传感器， 所述对 所述ORB特征描述子和所述LBD特征描述子进行聚类， 得到 所述灰度图像数据流中的点线特 征对的步骤之后包括： 基于所述IMU传感器采集所述头盔本体当前的惯性测量数据， 并对所述惯性测量数据 进行预积分， 得到惯导 位姿变换 数据； 依据所述惯导位姿变换数据， 校准所述灰度图像数据流中的所述点线特征对， 得到惯 导校准对； 所述依据 所述点线特征对在所述灰度图像数据流中的位置信 息， 结合视觉重投影误差 法计算得到所述头盔本体当前的目标优化 位姿的步骤 包括： 依据所述惯导校准对在所述灰度图像数据流中的位置信 息， 结合视觉重投影误差法计 算得到所述头盔本体当前的目标优化 位姿。 5.如权利要求1所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述对所述视觉图像数据流的各图 像帧进行 灰度化处 理得到灰度图像数据流的步骤之后包括： 将所述灰度图像数据流输入至直接法里程计的前端约束中， 选取 得到关键帧； 累计所述关键帧的数量； 若所述关键帧的数量达到预设数量阈值， 则触发所述关键帧的视觉重定位， 将所述视 觉重定位的结果， 添加至所述直接法里程计的后端约束中， 并将累计的所述关键 帧的数量 清零。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972514 A 26.如权利要求5所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述依据所述DSO匹配对在所述灰 度图像数据流中的位置信息， 确定所述头盔本体当前的初始位姿的步骤 包括： 将所述DSO匹配对在所述灰度图像数据流中的位置信息输入至所述后端约束中， 得到 消除累积误差后的所述 位置信息； 依据消除累积误差后的所述位置信 息， 结合最小化光度误差法计算得到所述头盔本体 当前的初始位姿。 7.如权利要求6所述的SLAM定位方法， 其特征在于， 所述将所述DSO匹配对在所述灰度 图像数据流中的位置信息输入至所述后端约束中， 得到消除累积误差后的所述位置信息的 步骤包括： 将所述DSO匹配对在所述灰度图像数据流中的位置信息输入至所述后端约束中， 基于 所述后端约束， 对所述DSO匹配对在所述灰度图像数据流中的位置信息进 行跟踪匹配， 识别 出所述灰度图像数据流中的关键帧和冗余帧； 从所述灰度图像数据流中剔除所述冗余帧， 并将所述关键帧中的所述DSO匹配对的帧 间估计坐标信息， 作为消除累积误差后的所述 位置信息 。 8.一种SLAM定位装置， 其特征在于， 所述SLAM定位装置应用于VST头显设备， 所述VST头 显设备包括头盔本体， 以及固连于所述头盔本体的双目鱼眼摄像头， 所述SLAM定位装置包 括： 视觉图像获取模块， 用于获取所述双目鱼眼摄像头依据时序性采集的视觉图像数据 流， 对所述视 觉图像数据流的各图像帧进行 灰度化处 理得到灰度图像数据流； 直接法位姿标定模块， 用于识别所述灰度图像数据流中的DSO特征， 基于光流法对所述 DSO特征进行特征匹配处 理， 得到D SO匹配对； 所述直接法位姿标定模块， 还用于依据所述DSO匹配对在所述灰度图像数据流中的位 置信息， 确定所述头盔本体当前的初始位姿； 特征法位姿优化模块， 用于对所述初始位姿 进行动态优化， 得到目标优化 位姿。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行权利要求 1至7中任一项 所述SLAM定位方法的 步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质为计算机可读存储介质， 所述 计算机可读存储介质上存储有实现SLAM定位方法的程序， 所述 实现SLAM定位方法的程序被 处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述SLAM 定位方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972514 A 3