基于时空记忆熵值压缩的重定位方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于时空记忆熵值压缩的重定位方法、系统、设备及介质，该方法包括：通过双目摄像头、IMU、2D激光雷达获取多维度数据，并提取初始特征；基于初始特征计算压缩前的空间熵值和时间熵值，对初始特征进行压缩，计算压缩后的空间熵值和时间熵值；根据空间熵值和时间熵值对初始特征筛选得到高价值特征以及关键帧；基于高价值特征进行子地图更新管理；结合子地图和关键帧进行SLAM重定位处理。本发明通过量化特征数据的空间熵值和时间熵值，实现了对高价值特征的精准筛选，有效解决了现有SLAM重定位技术中特征冗余、存储开销大、实时性不足及精度与压缩效率难以平衡的问题，提升了重定位效果。