[發明專利]一種基于高斯過程的視覺定位方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202010731969.1
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111739066B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 李堅強;陳杰;李欽堅;胡書卿;梁中明
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/207
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 劉文求

本發明所提供的一種基于高斯過程的視覺定位方法、系統及存儲介質，其中，所述方法包括：采集行進途中周圍環境的圖像信息及移動的軌跡點；提取所采集圖像信息中的全局特征和語義特征；按照預設處理規則對所提取的全局特征和語義特征、以及移動的軌跡點進行處理，得到高斯過程表達式；根據所述高斯過程表達式重建貝葉斯濾波框架，并賦予當前軌跡一個初始位置點，通過重建的貝葉斯濾波框架生成當前軌跡的下一個位置點，所述下一個位置點用于為導航提供定位指引。能夠建立當前狀態與歷史狀態之間的關聯，進而提高了所預測出的下一個位置點的準確性，能夠為機器人運動提供精準的導航。

技術領域

本發明涉及人工智能定位技術領域，尤其涉及的是一種基于高斯過程的視覺定位方法、系統及存儲介質。

背景技術

定位是機器人導航最基本的問題，在未知環境中，機器人自身的定位存在較大誤差，因而并不能根據機器人自身的定位為機器人提供導航。因而，需要對機器人的定位進行優化，主要的優化框架有兩大類：

一類是基于光束平差法的優化框架，光束平差是一套成熟的視覺定位理論，它具有對整個軌跡進行優化的能力，但易失去對機器人移動軌跡的追蹤，且當機器人處于室外變化和噪聲較大的環境中時存在較大的定位誤差。

另一類是基于濾波方法的優化框架，但該方法只能估計出機器人的最新狀態，但機器人當前的狀態與歷史狀態是相互關聯的，在不考慮機器人歷史狀態的情況下，僅估計機器人的最新狀態，勢必會降低定位的準確性。

可見，以上兩種主要的定位優化框架均存在定位準確性差的問題，因此，現有技術存在缺陷，有待改進與發展。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述缺陷，提供一種基于高斯過程的視覺定位方法、系統及存儲介質，旨在解決現有技術中的用于優化機器人定位的優化框架的定位準確性差的問題。

本發明解決技術問題所采用的技術方案如下：

一種基于高斯過程的視覺定位方法，其中，包括：

采集行進途中周圍環境的圖像信息及移動的軌跡點；

提取所采集圖像信息中的全局特征和語義特征；

按照預設處理規則對所提取的全局特征和語義特征、以及移動的軌跡點進行處理，得到高斯過程表達式；

根據所述高斯過程表達式重建貝葉斯濾波框架，并賦予當前軌跡一個初始位置點，通過重建的貝葉斯濾波框架生成當前軌跡的下一個位置點，所述下一個位置點用于為導航提供定位指引。

通過建立全局特征和語義特征與軌跡點之間的空間關聯性，能夠提高通過重建的貝葉斯濾波框架預測位置點的準確性。

進一步地，所述根據所述高斯過程表達式重建貝葉斯濾波框架，并賦予當前軌跡一個初始位置點，通過重建的貝葉斯濾波框架生成當前軌跡的下一個位置點，具體包括：

將所述高斯過程表達式代入貝葉斯算法中，以高斯過程表達式構建貝葉斯濾波框架的觀測模型，重建貝葉斯濾波框架；

賦予當前軌跡一個初始位置點，在重建的貝葉斯濾波框架中根據所述初始位置點預測當前軌跡的下一個位置點；

對所預測出的下一個位置點施加觀測模型進行位置修正，得到修正后的預測位置點。

進一步地，所述對所預測出的下一個位置點施加觀測模型進行位置修正，得到修正后的預測位置點，之后包括：

以修正后的預測位置點作為當前位置點繼續預測下一個位置點。

通過不斷對位置點進行修正，以及預測下一個位置點，能夠得到完整的軌跡，利于為機器人提供導航。

進一步地，所述提取所采集圖像信息中的全局特征和語義特征的方式分別為：