本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法及裝置包括通過相機實時采集目標(biāo)環(huán)境圖像；根據(jù)所述目標(biāo)環(huán)境圖像計算相機位姿；提取所述目標(biāo)環(huán)境圖像中的點、線和面特征，根據(jù)所述相機位姿構(gòu)建同類特征和異類特征的誤差函數(shù)；構(gòu)造一個優(yōu)化求解器包括一個非線性方程和一個迭代算法，所述非線性方程用于計算相機的運行軌跡；輸入當(dāng)前幀的點、線和面特征，確定相機在下一幀相對于點、線和面特征的相機位姿，根據(jù)誤差函數(shù)確定當(dāng)前幀的點、線和面特征在下一幀的映射關(guān)系；根據(jù)映射關(guān)系對下一幀中的點、線和面特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，完成地圖的構(gòu)建，通過構(gòu)建誤差函數(shù)并進(jìn)行迭代優(yōu)化，能夠有效地匹配不同圖像幀之間的特征，減少誤匹配，提高匹配的準(zhǔn)確性。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及地圖構(gòu)建，特別涉及一種基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、slam(simultaneous?localization?and?mapping)，即同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)，是指智能設(shè)備在未知的環(huán)境中運行，通過傳感器獲取周圍環(huán)境的三維或二維空間結(jié)構(gòu)信息，同時實現(xiàn)對自身的定位以及對周圍場景的建圖。視覺slam是在slam框架的基礎(chǔ)上，利用視覺傳感器(如單目相機、雙目相機、rgb-d深度相機等)，在自身進(jìn)行定位的同時對大規(guī)模場景構(gòu)建三維地圖，傳統(tǒng)的視覺slam方法包括追蹤檢測、后端優(yōu)化、閉環(huán)檢測以及構(gòu)建地圖四個部分，其中，追蹤檢測是通過傳感器輸入圖像粗略估計出相機當(dāng)前的位姿；局部優(yōu)化是對追蹤檢測后的位姿估計進(jìn)行全局一致的優(yōu)化以消除噪聲干擾；閉環(huán)檢測是在相機重新回到原來經(jīng)過的位置時通過約束優(yōu)化位姿，使定位和位姿估計更加準(zhǔn)確；最后整合前述獲取的相機位姿和運動創(chuàng)建目標(biāo)環(huán)境的三維地圖，但是傳統(tǒng)slam系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下性能較差，比如在自身移動過程中難以對圖像進(jìn)行實時分析和構(gòu)建；
2、為此，本專利技術(shù)提出一種基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法及裝置。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，提供一種基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法及裝置。
2、本專利技術(shù)解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：
3、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，包括以下步驟：
4、s1：通過相機實時采集目標(biāo)環(huán)境圖像；
5、s2：根據(jù)所述目標(biāo)環(huán)境圖像計算相機位姿；
6、s3：提取所述目標(biāo)環(huán)境圖像中的點、線和面特征，根據(jù)所述相機位姿構(gòu)建同類特征和異類特征的誤差函數(shù)；
7、s4：構(gòu)造一個優(yōu)化求解器包括一個非線性方程和一個迭代算法，所述非線性方程用于計算相機的運行軌跡；
8、s5：輸入當(dāng)前幀的點、線和面特征，確定相機在下一幀相對于點、線和面特征的相機位姿，根據(jù)誤差函數(shù)確定當(dāng)前幀的點、線和面特征在下一幀的映射關(guān)系；
9、s6：根據(jù)映射關(guān)系對下一幀中的點、線和面特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，完成地圖的構(gòu)建。
10、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，所述s2中包括：
11、所述同類特征包括：點對點的特征信息、線對線的特征信息和面對面的特征信息；
12、所述異類特征包括：點對線的特征信息、點對面的特征信息和線對面的特征信息；
13、所述誤差函數(shù)包括：對于特征點i在某幀圖像中的真實位置和投影位置為gij和重投影誤差為：
14、
15、點到線或面的距離誤差使用點到線的最短距離或點到面的最短距離；
16、綜合為：
17、w＝∑iσj||wij||2+σo||wo||2；
18、其中，i表示特征點，j表示相機幀，o表示其他幾何特征。
19、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，所述s2中還包括對點、線和面特征進(jìn)行提取的過程包括：
20、通過orb算法對特征點進(jìn)行提取，利用fast角點檢測算法來檢測圖像中的候選點；
21、構(gòu)建構(gòu)高斯金字塔，在每一層金字塔圖像中檢測特征點的尺度不變性；
22、計算特征點的方向同時將特征點轉(zhuǎn)換為特征描述子。
23、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，對候選點進(jìn)行特征點計算：
24、r＝detm-α(tracem)2；
25、其中，detm為矩陣m的行列式，tracem是矩陣m的跡，α是自由參數(shù)，其取值范圍根據(jù)特征點在圖像中的像素取值。
26、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，對線和面進(jìn)行提取包括：
27、對線進(jìn)行提取包括提取線的兩個端點，根據(jù)兩個端點的特征描述子的平均值表示所述線的特征描述子；
28、對面進(jìn)行特征提取包括，根據(jù)圖像分割算法將對面進(jìn)行提取，將面看做一個具有范圍的特征點。
29、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，所述非線性方程包括：
30、zi(k+1)＝h(x(k+1),xi)+v(k+1)；
31、其中，h(x(k+1),xi)是軌跡變化函數(shù)，通常表現(xiàn)為非線性，v(k+1)是變化噪聲，表現(xiàn)軌跡變化過程中的不確定性，xi＝(xi,yi)是特征i的坐標(biāo)，zi(k+1)是在k+1時刻下相機相對于特征點i的相機位姿；
32、根據(jù)相機與特征點的變化距離l和變化角度q，即z[l,q]t，對公式進(jìn)行推導(dǎo)：
33、
34、其中θ(k)是初始角度；對公式進(jìn)行線性化處理計算特征點在相機位姿的雅可比矩陣：
35、
36、進(jìn)一步的，所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，迭代優(yōu)化的過程包括：
37、定義當(dāng)前幀中的特征描述子映射在下一幀圖像上誤差為：
38、
39、ta,b是兩個描述子之間的相對變化矩陣，taw是當(dāng)前幀特征描述子對應(yīng)的相機位姿，是特征描述子a和b姿間的變化；將圖像中所有的特征描述子的誤差相加得到代價函數(shù)：
40、c＝∑(ea,bpa,b)；
41、其中pa,b是特征描述子的信息矩陣。
42、另一方面，本申請還提供一種基于視覺slam的地圖構(gòu)建裝置，所述地圖構(gòu)建裝置用于實現(xiàn)任一項所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，所述地圖構(gòu)建裝置包括：
43、采集單元：通過相機實時采集目標(biāo)環(huán)境圖像；
44、計算單元：根據(jù)所述目標(biāo)環(huán)境圖像計算相機位姿；
45、提取單元：提取所述目標(biāo)環(huán)境圖像中的點、線和面特征，根據(jù)所述相機位姿構(gòu)建同類特征和異類特征的誤差函數(shù)；
46、構(gòu)造單元：構(gòu)造一個優(yōu)化求解器包括一個非線性方程和一個迭代算法，所述非線性方程用于計算相機的運行軌跡；
47、求解單元：輸入當(dāng)前幀的點、線和面特征，確定相機在下一幀相對于點、線和面特征的相機位姿，根據(jù)誤差函數(shù)確定當(dāng)前幀的點、線和面特征在下一幀的映射關(guān)系；
48、迭代單元：根據(jù)映射關(guān)系對下一幀中的點、線和面特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，完成地圖的構(gòu)建。
49、同時，本申請還提供一種電子設(shè)備，包括：
50、存儲器，用于存儲計算機軟件程序；
51、處理器，用于讀取并執(zhí)行所述計算機軟件程序，進(jìn)而實現(xiàn)任一項所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法。
52、一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有計算機軟件程序，所述計算機軟件程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如任一項所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法。
53、本專利技術(shù)的有益效果是：
54、通過相機獲取的圖像數(shù)據(jù)不僅包含豐富的顏色和紋理信息，還能夠提取大量的特征點、線和面，這些特征在環(huán)境中通常具有較高的區(qū)分度和穩(wěn)定性，有助于提高slam系統(tǒng)的定位和建圖精度，視本文檔來自技高網(wǎng)
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【技術(shù)保護點】
1.一種基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述S2中包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述S2中還包括對點、線和面特征進(jìn)行提取的過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，對候選點進(jìn)行特征點計算：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，對線和面進(jìn)行提取包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述非線性方程包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，迭代優(yōu)化的過程包括：
8.一種基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建裝置，所述地圖構(gòu)建裝置用于實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法，所述地圖構(gòu)建裝置包括：
9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述存儲介質(zhì)中存儲有計算機軟件程序，所述計算機軟件程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項所述的基于視覺SLAM的地圖構(gòu)建方法。
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【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述s2中包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，所述s2中還包括對點、線和面特征進(jìn)行提取的過程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，對候選點進(jìn)行特征點計算：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于視覺slam的地圖構(gòu)建方法，其特征在于，對線和面進(jìn)行提取包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視覺sl...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：樊國鵬，夏可，殷磊，黃春，滕永，
申請(專利權(quán))人：誠芯智聯(lián)武漢科技技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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