[發明專利]一種基于計算機視覺技術的前后端架構地圖定位方法

有效

• 申請號: 201910803453.0
• 申請日: 2019-08-28
• 公開（公告）號: CN110514198B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 施榮圳;廖勇;吳金添;舒凌洲
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G01C21/20;G01C21/30;G01C21/32
• 代理公司: 成都君合集專利代理事務所(普通合伙) 51228
• 代理人: 尹新路

一種基于計算機視覺技術的前后端架構地圖定位方法，包括定位、傳輸和建圖三個部分，所述定位部分運行于基于嵌入式設備的前端，所述傳輸和建圖部分運行于PC后端，本發明通過使用后端提前對后續需要進行定位的地圖區域進行離線的全局地圖的構建，再對提前構建好的全局地圖進行信息讀取和預處理，然后使用前端對待定位目標所處位置進行拍照，將拍照所得圖形進行語義分割、特征點提取及描述子計算、視覺單詞歸類處理，在對每個特征點進行視覺單詞歸類后，利用視覺單詞類別，將前端當前圖像的特征點與后端傳送來的子地圖的特征點進行全局地圖匹配，從而估計出當前相機在全局地圖中的姿態信息，從而實現對無人機或無人車的地圖實時定位。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，具體來說，涉及一種基于計算機視覺技術的前后端架構地圖定位方法。

背景技術

在當前計算機視覺技術領域內，主要是利用SLAM（即時定位與地圖構建）技術來實現自主定位。SLAM技術在高性能PC上能夠實現較高準確性和實時性的局部定位，其主流的主要技術步驟如下：

1）圖像獲取：圖像主要是由相機設備獲得，而相機設備可分為單目相機、雙目相機和深度相機。若為單目相機，則獲取到的圖像為彩色圖，而雙目相機和深度相機獲取到的圖像則為彩色圖和深度圖。

2）特征點提取與描述子計算：圖像中存在著大量具備本質特征的特征點，該步驟會將這些特征點從圖像中提取出來，并計算其描述子以用數據的方式來描述其特征信息。

3）姿態估計：利用前后兩幀圖像上的特征點及其描述子信息，能夠估算出前后兩幀圖像的運動關系，從而得到前后兩幀的相機姿態信息。當相機運動經過一段路徑后，便可得到相對于相機運動起始點的定位信息。

4）地圖建立：在定位的同時，三維點云地圖也能隨著局部定位信息而建立起來。

5）姿態優化：為了提高定位的準確性，一般會利用回環等信息來對步驟3中所得到的姿態進行優化和更新。

由于主流的SLAM技術主要利用相機前后兩幀圖像之間的關系來進行姿態估計，因此會存在以下技術問題：

1）姿態估計后得到的定位軌跡通常是針對于初始位置的局部定位，并不能很好地實現全局意義上的定位；

2）由于通過前后幀圖像得到的姿態估計存在誤差，隨著時間的推進，定位軌跡的累積誤差將越來越大，導致最終的定位信息準確性不夠高；

3）多數SLAM技術方案雖能在高性能PC上達到很好的效果，但卻不能在嵌入式設備上兼顧實時性和準確性；

4）即使在有提供地圖輔助的情況下，地圖本身容量也過于龐大不利于在嵌入式設備中存儲，并且在真實場景中常常會受到動態物體的干擾。

發明內容

本發明針對現有技術中利用SLAM技術對無人機或無人車進行定位存在的缺陷，提出了一種基于計算機視覺技術的前后端架構地圖定位方法，兼顧實時性和準確性的同時基于嵌入式設備實現了無人機或無人車的全局全軌跡的定位，而且降低了前后幀圖像姿態誤差。

本發明通過下述技術方案實現：

一種基于計算機視覺技術的前后端架構地圖定位方法，包括定位與建圖兩個部分，所述定位部分運行于基于嵌入式設備的前端，前端安裝在待定位的目標，如無人機或無人車上，所述建圖部分運行于基于PC的后端，本發明基于所述前端與后端按照以下步驟進行：

步驟S1.使用后端提前對后續需要進行定位的地圖區域進行離線的全局地圖的構建，所述全局地圖包括由大量三維特征點組成的三維特征點和待定位目標的真實軌跡信息；

步驟S2.使用后端對提前構建好的全局地圖進行信息讀取和預處理，所述預處理是將全局地圖切割成一塊塊子地圖；