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文档简介
本发明提供了一种基于点云地图的视觉定GPS信息建立高精度的点云地图；视觉惯性里程图的视觉匹配定位模块根据初始位置从点云地空间地图坐标系下，并在当前子图中查询最近2所述视觉惯性里程计构建模块基于点云地图的视觉定位提供初影到地图坐标系的特征点匹配后采用基于对偶四元数的粒子滤波步骤1-3，对于相邻两帧的激光点云，采用最近点迭代去点数少于X4个的点云簇，将整张点云地图分割为长方体的网格，长方体网格的尺寸为3步骤3-2，对于当前相机视觉帧的特征点，在视觉惯性里程计中已经对其深度进行估设定步骤3-2中正确的匹配点对比例为X5，步骤3-3中8对点的集合作为局内点，采用3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于4其中[Rbw]yz表示取y轴和z轴方向的旋转，表5i6提出了基于已知地图的视觉惯性定位方法。融合激光、IMU和GPS(全球定位系统，GlobalPositioningSystem)建立高精度地图，并将地图和视觉惯性里程计恢复的特征点进行匹[0006]为了解决上述技术问题，本发明公开了一种基于点云地点云地图构建模块提供定位所需地图，视觉惯性里程计构建模块为定位模块提供初始位[0010]所述视觉匹配定位模块基于不同模态的点云和视觉信息，对地图点构建kd-tree789视觉特征点追踪方法)追踪相邻帧的特征点，并使用RANSAC(随机采样一致性)去除异常追[0063]步骤3-4，使用对偶四元数表示当前帧的位姿，其中qr为旋转四元[0067]下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述[0110]步骤1-8，当满足以下条件：当前累积关键帧数目超过50帧或累积GPS数据超过[0112]图2为视觉惯性里程计构建模块的功能示意图，基于点云地图的视觉定位提供初[0116]图3为基于点云地图的视觉匹配定位模块的功能示意图，视觉匹配定位模块基于此在匹配前对点云地图进行BFS聚类，筛去点数少于30个的点云簇，同一类的距离阈值为特征点根据当前帧位姿投影到地图坐标系下，使用kd-tree算法在当前子图中搜索最近的
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