[發明專利]一種對相對精度地圖進行優化的方法、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201810312477.1
• 申請日: 2018-04-09
• 公開（公告）號: CN108520543B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 王成;叢林;劉海偉
• 申請（專利權）人: 杭州易現先進科技有限公司
• 主分類號: G06T11/20
• 分類號: G06T11/20;G01C21/00;G01S19/42
• 代理公司: 北京市中倫律師事務所 11410
• 代理人: 楊黎峰;鐘錦舜

本發明提供一種對相對精度地圖進行優化的方法、設備及計算機存儲介質，該方法包括：對特定環境區域中的至少一個關鍵地標進行絕對精度測量，得到至少一個關鍵地標的位姿；構建所述特定環境區域的相對精度地圖，并建立所述相對精度地圖的位姿圖模型，所述位姿圖模型的起點和終點不重合；利用所述至少一個關鍵地標的位姿對所述位姿圖模型進行優化。

技術領域

本發明涉及圖模型優化技術，尤其涉及一種對相對精度地圖進行優化的方法、設備及計算機存儲介質。

背景技術

相關技術中，對于地圖的構建存在多種方式，如通過同時建圖與定位(Simultaneous LocaLmzation And Mapping，SLAM)/運動計算結構(Structure fromMotion，SFM)所建立的地圖，以及通過全球衛星定位、測繪等絕對測量技術得到的絕對精度地圖。其中，由于沒有外部測量的輸入(如全球定位系統(Global Positioning System，GPS))，很難確定通過SLAM/SFM所建立的地圖的絕對精度，故將其稱作相對精度地圖。

圖1所示為相關技術中存在閉環的圖模型優化前后對比效果圖。相關技術中存在閉環的位姿圖模型優化方案只有在機器人回到以前經過的地方(即位姿圖模型存在閉環)的情況下才可以進行優化。具體地，如圖1所示，在優化前，一個機器人從起點A，沿著圓心O做半徑為1m的圓周運動，它經歷了一系列位姿A1-A2-A3等等，繞了一圈后，本來應該回到A，但是機器人的控制輸入本身也是有噪聲的，故它到了B(如果沒有噪聲，B應該和A重合)；通過相關技術進行圖模型優化，優化后的軌跡雖然近似橢圓，但通過對位姿圖模型中的相鄰位姿所形成的邊有了小量的微調，使得A和B重合。

圖2為相關技術中不存在閉環的相對精度地圖對應圖模型的示意圖；圖3為相關技術中多批相對精度的地圖在交叉路口的環境中融合的示意圖。

結合圖2和圖3所示的地圖情況，現有的如圖1所示的對于相對精度地圖進行位姿圖模型優化的技術方案存在如下缺陷：

第一，如圖2所示，不存在閉環的地圖采集數據中，現有的圖模型是沒有辦法進行優化的。

第二，如圖3所示，即便存在閉環的地圖采集數據中，如果遇到多批地圖交叉同一路口，很難確定每批地圖的置信度；退一步講，即便可以較好的確定置信度，在交叉路口的地圖依然是有形變的，對后續地圖合并與更新造成了很大的挑戰。

發明內容

為了克服現有的如圖1所示的對于相對精度地圖進行位姿圖模型優化的技術方案所存在的缺陷，本發明提供一種對相對精度地圖進行優化的方法、設備及計算機存儲介質。

根據本發明第一方面，提供一種對相對精度地圖進行優化的方法，包括：對特定環境區域中的至少一個關鍵地標進行絕對精度測量，得到至少一個關鍵地標的位姿；構建所述特定環境區域的相對精度地圖，并建立所述相對精度地圖的位姿圖模型，所述位姿圖模型的起點和終點不重合；利用所述至少一個關鍵地標的位姿對所述位姿圖模型進行優化。

根據本發明一實施方式，其中，利用所述至少一個關鍵地標的位姿對所述位姿圖模型進行優化包括：檢測所述位姿圖模型的中間節點是否形成閉環；若檢測到所述位姿圖模型的中間節點形成閉環，則基于形成閉環的中間節點對所述相對精度地圖的位姿圖模型進行預優化。

根據本發明一實施方式，其中，利用所述至少一個關鍵地標的位姿對所述位姿圖模型進行優化至少包括如下操作：第一操作，利用特定匹配算法在所述位姿圖模型中搜索與所述至少一個關鍵地標的位姿相對應的節點的位姿；第二操作，基于所述至少一個關鍵地標的位姿與相對應的節點的位姿之間的變換關系，對所述位姿圖模型進行優化。

根據本發明一實施方式，其中，所述特定匹配算法包括迭代最近點(ICP)或射影變換n個點(PnP)。