[發明專利]一種多相機集中式協同SLAM方法及系統在審
| 申請號: | 202010147198.1 | 申請日: | 2020-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN111369628A | 公開(公告)日: | 2020-07-03 |
| 發明(設計)人: | 孫賽;李驪 | 申請(專利權)人: | 南京華捷艾米軟件科技有限公司;北京華捷艾米科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/73 | 分類號: | G06T7/73;G06T7/77;G06T7/579;G06T7/246;G06T7/292;G06F16/29 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 210012 江蘇省南京市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多相 集中 協同 slam 方法 系統 | ||
1.一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,包括如下步驟:
服務端獲取各客戶端局部地圖及其更新信息;
服務端根據客戶端局部地圖及其更新信息建立、更新服務端地圖,
對服務端地圖進行地圖內位置識別,
并對存在重疊部分的服務端地圖進行地圖匹配、地圖合并。
2.根據權利要求1所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述服務端獲取各客戶端局部地圖及其更新信息前,還包括如下步驟:
相機將拍攝的圖像序列傳輸至其所屬客戶端的視覺里程計;
視覺里程計根據圖像序列估計每幀圖像的相機位姿,并建立、更新局部地圖;
客戶端的通信模塊將局部地圖及其更新信息發送至服務端;所述更新信息包括新關鍵幀和地圖點。
3.根據權利要求2所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述視覺里程計根據圖像序列估計每幀圖像的相機位姿,并建立、更新局部地圖的方法包括:在視覺里程計根據圖像序列估計每幀圖像的相機位姿時,若某一幀圖像跟蹤丟失,則通過重定位恢復正常的跟蹤流程。
4.根據權利要求2所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述客戶端的通信模塊還將最接近客戶端當前位置的參考關鍵幀發送至服務端,服務端的通信模塊還將與參考關鍵幀具有最強共視關系的共視關鍵幀及共視關鍵幀觀察到的共視地圖點發送至客戶端;客戶端的視覺里程計根據共視關鍵幀和共視地圖點進行位姿估計。
5.根據權利要求1所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述服務端根據客戶端局部地圖及其更新信息建立、更新服務端地圖,包括對服務端地圖中關鍵幀的冗余檢測,具體采用如下方法:
從服務端地圖中隨機選取關鍵幀,在共視圖中遍歷該關鍵幀的所有相鄰關鍵幀,檢查每個相鄰關鍵幀觀察到的地圖點;
當多個其他關鍵幀觀察到到某一相鄰關鍵幀所有地圖點的θ%時,判定該相鄰關鍵幀是冗余的,并從服務端地圖中移除;其中,其他關鍵幀的數量以及θ值均為預設。
6.根據權利要求1所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述服務端對存在重疊部分的服務端地圖進行地圖匹配、地圖合并的方法為:
檢測兩個服務端地圖之間的重疊;
對于存在重疊部分的兩個服務端地圖,求解Sim(3)變換、并添加約束;
使用Sim(3)變換將存在重疊部分的兩個服務端地圖合并為一個地圖。
7.根據權利要求1所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述對服務端地圖進行地圖內位置識別和地圖匹配后,進行服務端優化;優化步驟包括:服務端位姿圖優化和全局捆集調整。
8.根據權利要求1所述的一種多相機集中式協同SLAM方法,其特征在于,所述服務端獲取各客戶端局部地圖及其更新信息的通信模式為:
客戶端主動發送消息,服務端被動接收消息;
客戶端主動向服務端申請消息,服務端根據申請發送消息至客戶端,服務端不主動發送消息至客戶端;
消息的大小設有上限值,超過上限值的消息被拆分成多個消息發送。
9.一種多相機集中式協同SLAM系統,其特征在于,包括服務端和多個客戶端,所述服務端包括:
通信模塊,用于獲取各客戶端局部地圖及其更新信息;
建圖模塊,用于根據客戶端局部地圖及其更新信息建立、更新服務端地圖;
地圖內位置識別模塊,用于對服務端地圖進行地圖內位置識別;
地圖匹配合并模塊,用于對存在重疊部分的服務端地圖進行地圖匹配、地圖合并。
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