[發明專利]基于數據關聯及錯誤檢測的SLAM系統和構造數據關聯的方法有效

申請號：	201810100884.6	申請日：	2018-02-01
公開（公告）號：	CN108287550B	公開（公告）日：	2020-09-11
發明（設計）人：	李鋒;張一茗;陳震	申請（專利權）人：	速感科技（北京）有限公司
主分類號：	G05D1/02	分類號：	G05D1/02
代理公司：	北京三友知識產權代理有限公司 11127	代理人：	賈磊;許曼
地址：	100191 北京市海淀***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于數據關聯錯誤檢測 slam 系統構造方法
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【說明書】：

本發明提供了一種基于數據關聯及錯誤檢測的SLAM系統和構造數據關聯的方法，其中，系統包括前端模塊，關鍵幀數據庫；前端模塊構造數據關聯的過程包括：S100，接收普通幀F及該普通幀F的預測位姿T_predict；S200，從關鍵幀數據庫中查找出與該普通幀F相似的n個候選幀，將其分類為全局候選幀集合和局部候選幀集合；S300，計算每一候選幀到該普通幀F的位姿變換關系T_pc，T_pc作為關聯結果；S400，按候選幀的分類對關聯結果作錯誤檢測以濾除錯誤關聯結果；S500，判斷經過所述S400之后是否有正確的關聯結果，若判斷結果為是，則返回執行S100，若判斷結果否，則執行S600；S600，根據臨時區中的歷史普通幀及其預測位姿、該普通幀F及其預測位姿創建新的關鍵幀。

技術領域

本發明屬于移動機器人領域，尤其涉及一種基于數據關聯及錯誤檢測的SLAM系統和構造數據關聯的方法。

背景技術

移動式機器人的應用越來越普遍。例如，移動式機器人可以被用于移動式巡邏站。這樣的移動式巡邏站配備有適當的傳感器，使得它們能夠在環境中自主地行駛，同時監測環境的異常狀況，例如監測是否有非法入侵或者是否有行人跌倒等等一系列作業項目。

對于這樣的移動式機器人，通常都有自主移動的需求，機器人的自主移動，一般都依賴于同時定位與地圖構建(SLAM)技術。目前主流的SLAM技術主要使用了激光雷達或攝像機作為關聯數據源。激光雷達方案的缺點是傳感器價格比較貴，而且全局閉環能力相對較差，同時在機器人對環境的語義理解方面沒有太多幫助，不太適合普遍地應用于消費級機器人。相應地，基于視覺的SLAM方案在移動機器人領域得到了廣泛應用，而目前主流的視覺SLAM方案對算力都有較高的要求，都依賴于高幀率和高實時性運行，并且對使用場景也有一定要求，在低紋理或重復紋理區域都不能有魯棒的結果，而且容易跟丟，視覺追蹤失敗后，需要有一套復雜的重定位機制，還需要機器人主動配合移動到之前走過的區域，這對于大部分沒有人為干預的機器人系統來說，都是很難實現的，也是比較笨拙的行為，因此目前主流的視覺SLAM方案都難以落地于普通的嵌入式硬件平臺上。

發明內容

為了解決背景技術中提到的問題，本發明提供一種基于數據關聯及錯誤檢測的SLAM系統，包括：前端模塊，關鍵幀數據庫；所述前端模塊用于構造數據關聯，關鍵幀數據庫為關鍵幀的集合。前端模塊構造數據關聯的過程包括：

S100，接收數據，其中，數據至少包括普通幀F及該普通幀F的預測位姿T_predict；

S200，從關鍵幀數據庫中查找出與該普通幀F相似的n個候選幀，將n個候選幀分類為全局候選幀集合和局部候選幀集合；

S300，計算每一候選幀到該普通幀F的位姿變換關系T_pc，如果T_pc計算成功，則確定該普通幀F關聯到了該候選幀，T_pc作為關聯結果；

S400，按候選幀的分類對關聯結果作錯誤檢測以濾除錯誤關聯結果；

S500，判斷經過所述S400之后是否有正確的關聯結果，若判斷結果為是，則返回執行S100，若判斷結果否，則執行S600；

S600，根據臨時區中的歷史普通幀及其預測位姿、該普通幀F及其預測位姿創建新關鍵幀，若創建出了新關鍵幀，則將新關鍵幀存儲于關鍵幀數據庫，若未創建出新關鍵幀，則將該普通幀F存儲于臨時區。

進一步實施例中，所述系統還包括后端模塊，

所述S500中，判斷結果為是時，還將該普通幀F、該普通幀F的預測位姿、正確的關聯結果發送至后端模塊；

所述S600中，創建出新關鍵幀時，還將新關鍵幀發送至后端模塊；

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