[發(fā)明專利]單目SLAM初始化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210545601.5
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114842162A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設計）人: 洪毅強;王樂;蘇宗濤;許江毅;廖智勇
• 申請（專利權(quán)）人: 咪咕動漫有限公司;咪咕文化科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: G06T17/05
• 分類號: G06T17/05;G06T19/00;G06T19/20
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務所 44287
• 代理人: 劉瑞花

本發(fā)明公開了一種單目SLAM初始化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及移動機器人技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取第一幀圖像以及第一幀圖像的第一特征點；將第一幀圖像輸入預先訓練的生成網(wǎng)絡模型，得到第一單應矩陣；其中，生成網(wǎng)絡模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和生成式對抗網(wǎng)絡構(gòu)建；根據(jù)第一單應矩陣，對第一幀圖像進行透視變換，得到虛擬幀圖像；利用第一單應矩陣，將第一特征點換算到虛擬幀圖像上，得到虛擬幀圖像的第二特征點；根據(jù)第二特征點及對應的第一特征點，利用三角化算法得到第一地圖點。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)存在單目SLAM初始化成功率較低的問題，實現(xiàn)了僅需一個視頻幀圖像實現(xiàn)單目SLAM初始化的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及移動機器人技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種單目SLAM初始化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)是實現(xiàn)機器人自主定位和導航的關(guān)鍵技術(shù)；單目SLAM，全稱為單目視覺SLAM系統(tǒng)，是使用一個攝像頭作為傳感器，實現(xiàn)機器人自主定位和導航的系統(tǒng)，具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、成本低且易實現(xiàn)的優(yōu)點，被用于AR(Augmented Reality，增強現(xiàn)實)、AI(Artificial Intelligence，人工智能)等領(lǐng)域。

目前的單目SLAM系統(tǒng)中，一般通過選取兩個具有較大視差的關(guān)鍵視頻幀圖像，實現(xiàn)該單目SLAM系統(tǒng)的初始化操作。這種單目SLAM初始化方法存在的問題是，需要具有較大視差的兩個視頻幀才能進行初始化，新用戶難以掌握正確的攝像方法引導初始化，很容易出現(xiàn)初始化失敗的情況，存在單目SLAM初始化成功率較低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于：提供一種單目SLAM初始化方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)存在單目SLAM初始化成功率較低的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

第一方面，本發(fā)明提供了一種單目SLAM初始化方法，所述方法包括：

獲取第一幀圖像以及所述第一幀圖像的第一特征點；

將所述第一幀圖像輸入預先訓練的生成網(wǎng)絡模型，得到第一單應矩陣；其中，所述生成網(wǎng)絡模型基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和生成式對抗網(wǎng)絡構(gòu)建；

根據(jù)所述第一單應矩陣，對所述第一幀圖像進行透視變換，得到虛擬幀圖像；

利用所述第一單應矩陣，將所述第一特征點換算到所述虛擬幀圖像上，得到所述虛擬幀圖像的第二特征點；

根據(jù)所述第二特征點及對應的所述第一特征點，利用三角化算法得到第一地圖點。

可選地，上述單目SLAM初始化方法中，所述根據(jù)所述第二特征點及對應的所述第一特征點，利用三角化算法得到第一地圖點的步驟之后，所述方法還包括：

獲取第二幀圖像以及所述第二幀圖像的第三特征點；

以所述第一幀圖像為參考幀，對所述第一幀圖像和所述第二幀圖像進行特征點匹配，得到匹配成功的第一特征點；

利用所述第一單應矩陣，將所述匹配成功的第一特征點對應的所述第一地圖點投影到所述第二幀圖像上，得到所述第二幀圖像中的投影點；

將符合預設條件的所述投影點對應的所述第一地圖點確定為最終地圖點，其中，所述預設條件為以所述投影點為中心的預設范圍內(nèi)存在所述第三特征點。

可選地，上述單目SLAM初始化方法中，所述將符合預設條件的所述投影點對應的所述第一地圖點確定為最終地圖點的步驟之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述最終地圖點與所述第三特征點的對應關(guān)系，通過最小化重投影誤差法得到所述第二幀圖像的相機位姿。