[發明專利]一種基于視覺的網格語義地圖的構建方法

在審

• 申請號: 202010832421.6
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN112132951A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 曲騰騰;黃朔;劉杰
• 申請（專利權）人: 北京旋極伏羲科技有限公司
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06F16/29
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;付雷杰

本發明提供一種基于視覺的網格語義地圖的構建方法，通過采用視覺SLAM算法獲取柵格地圖的圖像語義信息，并采用OctoMap八叉樹算法對所述柵格地圖進行構建得到所述柵格地圖所對應的網格地圖，能夠實現網格語義地圖的快速構建，識別豐富類別的空間信息為自動駕駛提供更加準確的決策。

技術領域

本發明屬于地球空間信息剖分組織、視覺語義構圖技術領域，具體涉及一種基于視覺的網格語義地圖的構建方法。

背景技術

SLAM(simultaneous localization and mapping，即使定位構建地圖)是實現智能車自主導航以及感知環境信息的關鍵技術，視覺SLAM技術具有成本低、構圖快的優點，被廣泛應用在室內導航和三維重建任務中。但是現有的SLAM方法大多生成環境的空間結構信息，如利用三維網格表示空間占有情況，而無法表示更加精確的語義信息。利用該柵格地圖可以實現避障和路徑規劃，單只能區分有或無障礙物，卻無法辨別障礙物的類別。

目前，自動駕駛地圖的一個關鍵問題就在于語義信息的獲取困難。如果采用網格語義圖，其相對于柵格圖而言包含更豐富的語義信息，承擔多維空間信息，包含準確的障礙物類別信息，能夠消除柵格地圖導致路徑規劃產生的歧義。

網格語義地圖不僅能表達網格的空間屬性，還可以表示地物的空間關系，如道路和交通部件的空間關系等。同時網格地圖本身還具有簡單的量算功能，根據網格的跨度和方位關系可以快速測距和測向，在實際自動駕駛運行中可以快速地計算目標與當前位置的距離和方位關系。

因此，針對自動駕駛環境感知的需求，急需一種在傳統視覺SLAM技術的基礎上采用立體剖分網格圖構建包含豐富信息的網格語義地圖的方法，對自動駕駛的動態避障、路徑規劃等有重要意義。

發明內容

本發明克服了現有技術的不足之一提供了基于視覺的網格語義地圖的構建方法及存儲介質，能夠實現網格語義地圖的快速構建，為自動駕駛提供更加準確的決策。

根據本公開的一方面，提出了一種基于視覺的網格語義地圖的構建方法，所述方法包括：

基于視覺SLAM算法獲取柵格地圖的圖像語義信息；

采用OctoMap八叉樹算法對所述柵格地圖進行構建得到所述柵格地圖所對應的網格地圖；

融合所述柵格地圖的圖像語義信息和所述柵格地圖所對應的網格地圖，得到所述網格語義地圖。

在一種可能的實現方式中，采用視覺SLAM算法獲取柵格地圖的圖像語義信息，包括：

采用視覺SLAM算法對所述柵格地圖的特征點進行特征提取、特征匹配、位姿優化獲取所述柵格地圖的圖像語義信息。

在一種可能的實現方式中，并采用OctoMap八叉樹算法對所述柵格地圖進行構建得到所述柵格地圖所對應的網格地圖，包括：

基于GeoSOT空間剖分框架確定所述柵格地圖的局部網格地圖，利用OctoMap八叉樹算法對所述柵格地圖的局部網格地圖進行劃分，得到所述柵格地圖所對應的網格地圖，并基于Hash結構對所述網格地圖的節點進行編碼。

在一種可能的實現方式中，基于Hash結構對所述網格地圖的節點進行編碼，包括：

針對所述網格地圖的每個節點，判斷所述節點是否為葉子節點，如果不是，基于Hash結構對所述節點劃分為八個子節點，采用八進制方式對所述八個子節點進行編碼，并將所述編碼添加到所述父節點的編碼后面，得到所述子節點在該層級的節點編碼，并保存所述節點以及所述節點所對應的編碼。

在一種可能的實現方式中，基于Hash結構對所述網格地圖的節點進行編碼，還包括：