一种SLAM构图方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种SLAM构图方法及装置，对序列图像进行处理，得到相机的位姿；根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹；把序列图像中不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境；其中，在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。本发明专利技术在构图时，并没有使用整幅关键帧的构图方法，而是选择仅更新与关键帧对应的运动方向相同的区域，相对于传统的基于整幅关键帧的构图方法，大大减少了构图时关键帧里的冗余信息，算法速度快，实时性很好，很大幅度提高构图的效率，给使用者以很好的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种SLAM构图方法及装置
本专利技术属于机器人
，具体涉及一种SLAM构图方法及装置。
技术介绍
为了在未知环境中进行导航，移动机器人需要构建环境地图并且同时定位自身在地图中的位置，像这样同时解决这两个问题的过程就被称为同步定位与地图构建(SimultaneouslyLocalizationAndMapping，SLAM)。当机器人处于室外环境的时候，这个问题可以通过高精度的GPS来解决。但是，当机器人处于室内环境时，或者GPS不够精确无法满足高精度的需求时，或者当机器人所处环境涉密时，人们就必须使用其他方法来精确估计机器人的位置并同时构建环境地图。SLAM问题就是在这儿样的需求背景下提出的，是当前移动机器人研究领域的一个重要课题，并且已经发展了很多年。SLAM主要解决两个问题：估计相机的位姿，并且同时对场景进行三维几何重建。最近几年，基于关键帧的SLAM方法几乎成为了解决各种计算机视觉任务的主流技术。Strasdat等人的研究表明，基于关键帧技术在每个计算单元确实比其他的滤波方法更高效，并且基于关键帧的PTAM曾被许多学者认为是单目SLAM算法的黄金标准算法。现在最具代表性的基于关键帧的SLAM系统是ORB-SLAM。虽然跟其他SLAM系统比起来，ORB-SLAM的性能更好，但是基于关键帧的方法也不一定是最终的解决方案。目前我们构图时都是采用整幅关键帧的信息，但是关键帧里的大部分信息对构图都是冗余的，使得在进行地图构建时耗时较多。而且，现在的SLAM算法都要求机器人运动比较小，这样每一个关键帧里的大部分信息和前一帧是一样的。并且如果场景是动态的话，问题就会更严重，因为本来就不多的有用信息里还包含了动态目标，而对于动态目标，我们并不想把它构建在地图里面。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种SLAM构图方法及装置，用以解决采用整幅关键帧的方法来进行SLAM构图时，因冗余信息多而造成耗时较长的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：本专利技术的一种SLAM构图方法，包括如下步骤：1)对序列图像进行处理，得到相机的位姿；2)根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹；3)把序列图像中不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境；在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据所述相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。进一步地，所述对应关系包括：若关键帧的运动方向为上，则更新图像的上部区域；若关键帧的运动方向为下，则更新图像的下部区域；若关键帧的运动方向为左，则更新图像的左部区域；若关键帧的运动方向为右，则更新图像的右部区域。进一步地，将图像平均分割成N*N个区域。进一步地，所述N＝4，而且包括八个运动方向：当运动方向为左上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域、第三区域、第四区域、第八区域和第十二区域；当运动方向为上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域和第三区域；当运动方向为右上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域、第三区域、第七区域、第十一区域和第十五区域；当运动方向为右时，需要更新的区域为：第三区域、第七区域、第十一区域和第十五区域；当运动方向为右下时，需要更新的区域为：第三区域、第七区域、第十一区域、第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为下时，需要更新的区域为：第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为左下时，需要更新的区域为：第零区域、第四区域、第八区域、第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为左时，需要更新的区域为：第零区域、第四区域、第八区域和第十二区域；其中，所述十六个区域按照从左往右、从上往下的方向依次排布，分别为第零区域、第一区域到第十五区域。进一步地，通过查找表的方法来更新关键帧中与其运动方向对应的图像区域；其中，表中存储着运动方向与需要更新的图像区域的对应关系。进一步地，步骤1)还包括：将序列图像分割成至少四个区域，然后分别对每帧序列图像的每个区域进行处理，最终得到相机的位姿。进一步地，将序列图像分割成至少四个区域后：首先，对序列图像的每个区域进行特征点检测与描述符提取，根据提取到的特征描述符对相邻两帧之间的图像进行特征匹配；然后，对于序列图像，根据相邻帧间图像的摄影几何关系，得到相机在相邻帧间的相对位姿关系。进一步地，所述确定该关键帧运动方向的步骤包括：将相邻两帧序列图像的特征点在x和y方向坐标作差，得到的差值与阈值作比较，根据比较结果确定该特征点的运动方向；直到将所有的特征点比较完毕，得到每个特征点的运动方向；统计每个运动方向的特征点数量，数量最多的方向为该关键帧的运动方向。本专利技术的一种SLAM构图装置，包括如下单元：用于对序列图像进行处理，得到相机的位姿的单元；用于根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹的单元；用于把序列图像中不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境的单元；在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据所述相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。进一步地，所述对应关系包括：若关键帧的运动方向为上，则更新图像的上部区域；若关键帧的运动方向为下，则更新图像的下部区域；若关键帧的运动方向为左，则更新图像的左部区域；若关键帧的运动方向为右，则更新图像的右部区域。本专利技术的有益效果：本专利技术的SLAM构图方法及装置，在将每一帧图像进行处理后，得到相机的位姿；然后根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹；最后根把不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境；其中，在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据所述相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。本专利技术在构图时，并没有使用整幅关键帧的构图方法，而是选择仅更新与关键帧对应的运动方向相同的区域，相对于传统的基于整幅关键帧的构图方法，大大减少了构图时关键帧里的冗余信息，算法速度快，实时性很好，很大幅度提高构图的效率，给使用者以很好的用户体验。进一步的，在对每一帧图像进行处理时，先将图像进行分割，接着针对每帧图像的每个区域分别进行处理来得到相机的位姿。将图像进行分割处理后，使得特征点增多并且均匀分布，可以提高相机位姿解算的精度。附图说明图1是本专利技术的整体方法流程图；图2是针对室内场景的RGB-DSLAM构图方法流程图；图3是示例1直接从整幅图像提取特征点且良好匹配条件为5倍最小距离的示意图；图4是示例2直接从整幅图像提取特征点且良好匹配条件为5倍最小距离的示意图；图5是示例1将图像分割成16份后提取特征点的示意图；图6是示例2将图像分割成16份后提取特征点的示意图；图7是重投影误差的均方根误差；图8是本专利技术的图像分割区域示意图；图9是相机运动方向的示意图；图10是本专利技术的运动方向和需更新区域的表格示意图；图11是基于查找表的构图结果示意图；图12是基于整幅关键帧的构图结果示意图；图13是将整幅图像的处理转变成只处理每幅图片的一部分的示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚，下面结合附图及实施例，对本专利技术作进一步的详细说明，但本专利技术的实施方式并不局限于此。本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SLAM构图方法，包括如下步骤：1)对序列图像进行处理，得到相机的位姿；2)根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹；3)把序列图像中不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境；其特征在于，在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据所述相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。

【技术特征摘要】
1.一种SLAM构图方法，包括如下步骤：1)对序列图像进行处理，得到相机的位姿；2)根据相机的位姿，确定相机的运动轨迹；3)把序列图像中不同关键帧对应的点云变换到同一关键帧下，构建三维地图环境；其特征在于，在构建三维地图环境时，对于一个关键帧，根据所述相机的运动轨迹确定该关键帧的运动方向，仅更新该关键帧中与其运动方向对应的图像区域。2.根据权利要求1所述的SLAM构图方法，其特征在于，所述对应关系包括：若关键帧的运动方向为上，则更新图像的上部区域；若关键帧的运动方向为下，则更新图像的下部区域；若关键帧的运动方向为左，则更新图像的左部区域；若关键帧的运动方向为右，则更新图像的右部区域。3.根据权利要求1所述的SLAM构图方法，其特征在于，将图像平均分割成N*N个区域。4.根据权利要求3所述的SLAM构图方法，其特征在于，所述N＝4，而且包括八个运动方向：当运动方向为左上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域、第三区域、第四区域、第八区域和第十二区域；当运动方向为上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域和第三区域；当运动方向为右上时，需要更新的区域为：第零区域、第一区域、第二区域、第三区域、第七区域、第十一区域和第十五区域；当运动方向为右时，需要更新的区域为：第三区域、第七区域、第十一区域和第十五区域；当运动方向为右下时，需要更新的区域为：第三区域、第七区域、第十一区域、第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为下时，需要更新的区域为：第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为左下时，需要更新的区域为：第零区域、第四区域、第八区域、第十二区域、第十三区域、第十四区域和第十五区域；当运动方向为左时，需要更新的区域为：第零区域、第四区域、第八区域和第十二区域；其中，所述十六个区域按照从左往右、从上往下的方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：王泽民，李建胜，王安成，王俊亚，齐霄虹，张达，
申请(专利权)人：中国人民解放军信息工程大学，
类型：发明
国别省市：河南,41