一种基于深度学习的视觉SLAM定位方法
基本信息
| 申请号 | CN202010366574.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111578956A | 公开（公告）日 | 2020-08-25 |
| 申请公布号 | CN111578956A | 申请公布日 | 2020-08-25 |
| 分类号 | G01C21/32(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 陈星瀚;肖敏;叶葛旺 | 申请（专利权）人 | 上海谦尊升网络科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都正华专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 上海谦尊升网络科技有限公司 |
| 地址 | 200335上海市长宁区金钟路968号3号楼1105室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的视觉SLAM定位方法，基于神经网络，并集数据预处理、视觉里程计、闭环检测、后端优化于一体，实现了机器人的定位。相较于传统的视觉SLAM算法流程而言，本发明基于深度学习鲁棒性能更好，对环境的适应性更强。相较于目前的基于深度学习的方法，本发明利用一个神经网络架构便能够同时实现闭环检测和视觉里程计的功能，并基于该神经网络模型实现了整个视觉SLAM定位方法的流程，避免了不同模块采用不同的网络结构，进一步解决了由于网络结构的复杂性使得整个算法流程更加复杂，实时性能也会受到影响的问题。 |
