[發(fā)明專利]特征地圖構(gòu)建方法、視覺定位方法及對應(yīng)裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810738532.3
• 申請日: 2018-07-06
• 公開（公告）號: CN109059941B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜艷維
• 申請（專利權(quán)）人: 禾多科技(北京)有限公司
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32;G01C21/34
• 代理公司: 11369 北京遠大卓悅知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)
• 代理人: 湯小東<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種特征地圖構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

獲得安裝在第一車輛上的第一攝像頭采集的多幀第一圖像；

利用安裝在所述第一車輛上的高精度組合導(dǎo)航設(shè)備采集的第一位姿信息確定每幀第一圖像的位姿；

從每幀第一圖像上提取出多個2D特征點，并基于每個2D特征點與其他幀的第一圖像上的2D特征點的對應(yīng)關(guān)系構(gòu)建出多個特征跟蹤器，其中，每個特征跟蹤器包括具有對應(yīng)關(guān)系的至少一個2D特征點；

基于每個特征跟蹤器中的2D特征點在對應(yīng)的第一圖像上的位置，以及對應(yīng)的第一圖像的位姿進行三角化計算，獲得與該特征跟蹤器對應(yīng)的一個3D特征點；

基于與所述多個特征跟蹤器對應(yīng)的多個3D特征點構(gòu)建用于計算第二車輛的位姿的特征地圖；

其中，所述多幀第一圖像為M幀，所述從每幀第一圖像上提取出多個2D特征點，并基于每個2D特征點與其他幀的第一圖像上的2D特征點的對應(yīng)關(guān)系構(gòu)建出多個特征跟蹤器，包括：

取i為1至M，提取第i幀第一圖像上的N個2D特征點；

若i＝1，對每個2D特征點創(chuàng)建一個對應(yīng)的特征跟蹤器；

若i＞1，取j為1至N，判斷第i－1幀第一圖像中是否存在與第j個2D特征點匹配的2D特征點，若存在，將所述第j個2D特征點加入到所述匹配的2D特征點對應(yīng)的特征跟蹤器，若不存在，創(chuàng)建與所述第j個2D特征點對應(yīng)的特征跟蹤器；

在第M幀第一圖像處理完成后，構(gòu)建出所述多個特征跟蹤器。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的特征地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述利用安裝在所述第一車輛上的高精度組合導(dǎo)航設(shè)備采集的第一位姿信息確定每幀第一圖像的位姿，包括：

獲得所述高精度組合導(dǎo)航設(shè)備與所述第一攝像頭之間的相對位姿；

獲得所述高精度組合導(dǎo)航設(shè)備采集的多幀GPS位姿；

將所述多幀GPS位姿與所述多幀第一圖像的采集時間進行對齊；

基于與每幀第一圖像對應(yīng)的一幀GPS位姿以及所述相對位姿進行姿態(tài)變換，獲得該幀第一圖像的位姿。

3.根據(jù)權(quán)利要求1和2中任一項所述的特征地圖構(gòu)建方法，其特征在于，每個3D特征點均對應(yīng)一幀參考幀，所述參考幀為該3D特征點對應(yīng)的特征跟蹤器中的第一個2D特征點對應(yīng)的第一圖像，所述基于與所述多個特征跟蹤器對應(yīng)的多個3D特征點構(gòu)建用于計算第二車輛的位姿的特征地圖，包括：

基于與所述多個特征跟蹤器對應(yīng)的多個3D特征點以及與所述多個3D特征點對應(yīng)的多幀參考幀構(gòu)建用于計算所述第二車輛的位姿的所述特征地圖。

4.一種視覺定位方法，其特征在于，包括：

獲得安裝在第二車輛上的第二攝像頭采集的第二圖像，并從所述第二圖像中提取出多個2D特征點；

利用安裝在所述第二車輛上的低精度組合導(dǎo)航設(shè)備采集的第二位姿信息確定所述第二車輛的粗略位置；

獲得利用權(quán)利要求1－3中任一項所述的方法構(gòu)建出的特征地圖，并確定所述特征地圖的多個3D特征點中與所述粗略位置鄰近的多個鄰近3D特征點；

從所述多個2D特征點以及所述多個鄰近3D特征點中確定出多個匹配的3D－2D特征點對；

基于所述多個匹配的3D－2D特征點計算獲得所述第二圖像的位姿，進而確定所述第二車輛的位姿。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的視覺定位方法，其特征在于，所述特征地圖利用權(quán)利要求3所述的方法構(gòu)建，所述確定所述特征地圖的多個3D特征點中與所述粗略位置鄰近的多個鄰近3D特征點，包括：

獲得利用所述特征地圖中的多幀參考幀構(gòu)建的數(shù)據(jù)搜索結(jié)構(gòu)；

基于所述數(shù)據(jù)搜索結(jié)構(gòu)確定與所述粗略位置鄰近的多幀鄰近參考幀；

從所述多幀鄰近參考幀對應(yīng)的3D特征點中確定出所述多個鄰近3D特征點。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視覺定位方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)搜索結(jié)構(gòu)為kd－tree，所述kd－tree的每個節(jié)點對應(yīng)一幀參考幀的位置。