[發明專利]單目SLAM初始化方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010024631.2
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN113129366A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 郭亨凱;杜思聰;陳堯
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06F17/16
• 代理公司: 北京竹辰知識產權代理事務所(普通合伙) 11706
• 代理人: 陳龍

1.一種單目SLAM初始化方法，其特征在于，包括：

獲取目標相機采集的多幀連續圖像，其中，所述目標相機朝向所在目標場景內的一個目標平面；

計算所述多幀連續圖像之間的單應性矩陣；

利用所述多幀連續圖像之間的單應性矩陣，獲取每兩張圖像之間的單應性矩陣；

根據全部所述單應性矩陣優化變量，得到所述目標相機的位姿數據和平面法向量，所述目標相機的位姿數據至少包括所述目標相機的平移量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據全部所述單應性矩陣優化變量，得到所述目標相機的位姿數據和平面法向量的步驟，包括：

根據全部所述單應性矩陣，求解目標函數；

優化所述目標函數，得到所述目標相機的位姿數據和平面法向量。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述目標函數為：

其中，p代表前后兩幀特征點在圖像中的坐標，H代表單應性矩陣，π的計算方法為：

[x/z，y/z]^T＝π([x，y，z]^T)

優化變量包括平面法向量和所述目標相機的位姿數據，表示為：

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據全部所述單應性矩陣優化變量，得到所述目標相機的位姿數據和平面法向量之后，還包括：

根據所述目標平面的法向量和所述目標相機的平移量，計算出所述目標相機到目標平面的歸一化距離；

根據全部所述特征點到所述目標平面的投影關系，計算全部所述特征點的歸一化深度。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述目標平面的法向量和所述目標相機的平移量，計算出所述目標相機到目標平面的歸一化距離的步驟，包括：

利用公式n^TP+d＝0計算出所述目標相機到目標平面的歸一化距離；其中，n代表平面法向，P代表平面上任意一點的坐標，d代表相機到平面的歸一化距離。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據全部所述特征點到所述目標平面的投影關系，計算全部所述特征點的歸一化深度的步驟，包括：

利用公式計算出全部所述特征點的歸一化深度。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述計算所述多幀連續圖像之間的單應性矩陣的步驟，包括：

提取所述多幀連續圖像中的第一張圖像中的目標特征點；

在所述第一張圖像之后的全部圖像中跟蹤所述目標特征點，獲取所述多幀連續圖像之間的匹配關系；

根據所述多幀連續圖像之間的匹配關系，計算所述多幀連續圖像之間的單應性矩陣。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述提取所述多幀連續圖像中的第一張圖像中的目標特征點的步驟，包括：

利用FAST提取所述第一張圖像的目標特征點。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述在所述第一張圖像之后的全部圖像中跟蹤所述目標特征點的步驟，包括：

對所述第一張圖像之后的全部圖像利用KLT光流，進行所述目標特征點跟蹤。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，所述多幀連續圖像之間的單應性矩陣包括：

其中，H表示單應性矩陣，K代表所述目標相機的參數，R代表兩張圖像之間所述目標相機的旋轉，t代表兩張圖片之間所述目標相機的平移，d代表所述目標相機到所述目標平面的歸一化距離，n代表平面法向量。