[發明專利]一種基于單目視覺的定位與地圖構建方法

有效

• 申請號: 202110591607.1
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113298904B
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 齊詠生;陳培亮;劉利強;李永亭;董朝鐵
• 申請（專利權）人: 內蒙古工業大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06V20/40;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/10;G06T7/246
• 代理公司: 北京冬瓜知識產權代理事務所(普通合伙) 11854
• 代理人: 李佳

本發明提供了一種基于單目視覺的定位與地圖構建方法，方法包括以下步驟：(1)采用Mask R?CNN神經網絡對創建地圖的視頻幀進行處理，分割出環境中的先驗動態目標得到分割的圖像幀；(2)利用低成本跟蹤模塊將所述分割的圖像幀定位在地圖中；(3)將經過上述步驟處理的分割的圖像幀運用多視圖幾何模塊進行動態目標的跟蹤檢測定位；(4)對地圖中被動態目標遮擋部分的背景進行基于時間加權濾波的背景修復；(5)獲取上述步驟(1)?(4)所建立的地圖，當發生地圖跟蹤失敗時，自適應生成一個新的局部地圖，并在回環時將該地圖與之前所建立的地圖進行融合以實現多地圖構建線程。本發明的方法能夠有效的提取出環境中的各類動態目標。

技術領域

本發明涉及單目視覺定位與建圖領域，具體而言，涉及一種基于單目視覺定位與地圖構建方法。

背景技術

隨著智能技術的發展促使著智能移動機器人技術發展到了一個新的階段，同步定位與建圖(SLAM)技術作為智能移動機器人的一項基本能力，已經成為了機器人研究領域的熱點問題。在2000年前，主要利用激光雷達實現移動機器人的SLAM算法，2000年后，逐漸轉向基于機器視覺的SLAM算法研究。

在視覺SLAM算法中所用的相機主要有三種，分別為：單目相機、雙目相機和RGB-D相機。而單目相機具有價格低廉、功耗低、體積小、安裝方便、獲取的信息量大、適用于大規模場景等優點，因此基于單目相機的V-SLAM算法被廣泛應用。迄今為止，已有一些比較經典的單目SLAM(V-SLAM)算法已經問世，如：MonoSLAM、PTAM、ORB-SLAM等。

而目前的傳統V-SLAM都是基于激光雷達的，但基于激光雷達的SLAM算法只能建立二維平面地圖，地圖信息不完善，受各種環境因素的限制，近十年各種不同的視覺同步定位與建圖(Visual Simultaneous Localization and Mapping，簡稱V-SLAM)算法逐漸涌現，但傳統V-SLAM算法又存在著各種缺陷，如：跟丟后無法繼續建圖和無法在動態環境下建立正確的環境地圖等，使得傳統V-SLAM算法難以在復雜多變的實際場景中實現機器人的同步定位與建圖，可見傳統算法主要存在兩個問題：(1)無法在動態環境下建立環境真實地圖的問題；(2)V-SLAM算法在跟丟后無法繼續建圖的問題(即類似于機器人的“綁架劫持”)。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于單目視覺的定位與地圖構建方法，該方法針對現有技術中的兩個問題，給出了解決的辦法，通過引入深度學習與多視圖幾何技術相結合的方法來檢測環境中的各類動態目標，先利用Mask R-CNN神經網絡檢測出環境中存在的先驗動態目標，在此基礎上，再利用多視圖幾何技術檢測出正在移動的隨機動態目標，從而檢測出環境中存在的各類動態目標，在跟蹤和建圖過程中不對這些動態目標進行跟蹤和建圖，即可克服動態物體對算法造成的各種影響；之后，再利用一種基于時間加權濾波的背景修復算法，合成一個修復背景地圖的圖像幀再經過平滑濾波后，實現對動態物體遮擋的背景進行背景修復；最后，利用多地圖構建的思想，設計一種多地圖構建線程，以解決傳統V-SLAM算法在算法跟丟后無法繼續跟蹤和建圖的問題，相較于傳統的V-SLAM算法具有更強的魯棒性，建立的地圖更加完整，對動態環境的適應性更強，有更好的應用價值。

本發明提供的基于單目視覺的定位與地圖的構建方法，包括以下步驟：

(1)采用Mask R-CNN神經網絡對創建地圖的視頻幀進行處理，分割出環境中的先驗動態目標得到分割的圖像幀；

(2)利用低成本跟蹤模塊將所述分割的圖像幀定位在地圖中；

(3)將經過上述步驟處理的分割的圖像幀運用多視圖幾何模塊進行動態目標的跟蹤檢測定位；

(4)對地圖中被動態目標遮擋部分的背景進行基于時間加權濾波的背景修復；

(5)獲取上述步驟(1)-(4)所建立的地圖，當發生地圖跟蹤失敗時，自適應生成一個新的局部地圖，并在回環時將該地圖與之前所建立的地圖進行融合以實現多地圖構建線程。