视觉惯性里程计

发布时间: 2022-11-07

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：委托开发

成果类型：新技术

行业领域：

新一代信息技术产业,人工智能

成果介绍

"针对低光照、低能见度等挑战性环境下无人系统的定位难题，提出可见光(RGB)图像、热图像(Thermal)和IMU的融合算法，研发了融合可见光图像、热图像和IMU的视觉惯导系统，能在不理想的光照条件下准确估计位姿信息。该系统可以解决纯视觉和视觉惯导完整的混合问题，即使视觉失效，惯性模块还能继续维持位姿估计工作，并且融合了场景重识别、相机重定位、回环检测多种地图。对短期、中期、长期数据进行数据关联，可以保证进行地图匹配和BA优化，从而进行精确定位，定位误差小于3%。 "

成果亮点

1、解决了低光照、能见度差等挑战性环境下无人系统定位难题；2、该系统能在纯视觉和视觉惯性融合两种模式下工作，即使某种传感器失效，仍能维持位姿估计。

团队介绍

本团队的主要成员为许海霞、田淑娟、王昭鸿、李艳春、罗嘉维、胡翔、庞晴蔚和卢俊霖，由2名副教授，2名博士和4名工程师组成。一直从事机器视觉领域的研究工作，先后承担和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划等国家级项目5项，获得国家发明专利20余项，相关技术成果获得省部级科技进步一等奖3项，二等奖1项，三等奖1项。

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”机器视觉与智能产业科技服务团 (中国图象图形学学会) 评价时间：2022-11-14

朱江

湘潭大学

副教授

综合评价

该成果在传统视觉惯性里程计中引入了热成像技术，对无人系统自主定位有一定的引领作用，有一定的技术创新性，且技术基本成熟，投资回报比较可靠，目标市场处于成长市场，但该市场很快会出现多种技术路线，产品竞争会很激烈。另外，因在产品的稳定性方面论证不足，要特别预防产品抗干扰能力、小型化风险，并需要进一步明确产品在不同环境下的适应性。总体而言，该项目技术思路方向很好，未来市场空间大，有利于当前政策要求，转化成熟度较高，值得支持推广。建议尽快形成小型化产品。

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