一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法和设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法和设备，其中所述方法包括：利用图像获取设备采集图像信息；基于采集的图像信息，获取所述图像信息中的第一特征点集合；分析所述第一特征点集合中的非静态特征点，其中，所述非静态特征点为移动物体对应的特征点；在所述第一特征点集合中过滤所述非静态特征点，以生成第二特征点集合。本发明专利技术能够简单且方便的去除非静态特征点，提高地图构建的精度和速度。

A method and equipment for identifying feature points in synchronous positioning and map building

The embodiment of the invention provides a method and apparatus for determining feature points in the construction of a simultaneous localization and mapping, wherein said method comprises: acquiring image information by image acquisition equipment; image information acquisition based on the first, get the collection of feature points in the image information; analysis of non static feature points, the first feature set in which the non static feature points as feature points corresponding to the moving objects; in the first set of feature points in the non static filtering feature points, to generate a second feature point set. The invention can be simple and convenient to remove non static feature points and improve the precision and speed of map building.

【技术实现步骤摘要】
一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法和设备
本专利技术实施例涉及云地图构建的领域，特别涉及一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法和设备。
技术介绍
同步定位于地图构建的核心是通过摄像头采集图像，并通过特征点提取算法提取图像中的特征点，再以特征点和关键帧构建点云地图，随后通过点云完成后续的定位和导航。因而特征点是V-SLAM地图的基本元素，一个好的特征点应该具是静态的、可再检测的。而在实际场景中，存在的大量非静态的特征点，如果不剔除这些非静态的特征点，将影响点云的精度。V-SLAM为了剔除这些特征点，采用各种优化等策略，耗费了大量的计算资源。因此，如果能够提出一种能够方便的提取静态特征点的方法，可以优化云地图的构建速度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种能够简单方便且能优化资源的一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法和设备。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了如下技术方案：一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法，其包括：利用图像获取设备采集图像信息；基于采集的图像信息，获取所述图像信息中的第一特征点集合；分析所述第一特征点集合中的非静态特征点，其中，所述非静态特征点为移动物体对应的特征点；在所述第一特征点集合中过滤所述非静态特征点，以生成第二特征点集合。在一优选实施例中，所述分析所述第一特征点集合中的非静态特征点包括：分别获取不同时刻的所述图像信息中的第一特征点集合；确定各时刻的所述第一特征点集合中的相同特征点；基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点。在一优选实施例中，所述基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点包括：基于确定的所述相同特征点的深度信息，计算所述相同特征点的空间位置变化信息；获取所述图像获取设备的空间位置变化信息；基于所述相同特征点的空间位置变化信息，以及所述图像获取设备的空间位置变化信息，分析确定所述非静态特征点。在一优选实施例中，所述基于所述相同特征点的空间位置变化信息，以及所述图像获取设备的空间位置变化信息，分析确定所述非静态特征点包括：基于所述图像获取设备的空间位置变化信息，对所述相同特征点的空间位置变化信息进行归一化操作，以获得标准空间位置变化信息；基于所述标准空间位置变化信息，对所述相同特征点进行聚类操作，以获取所述非静态特征点。在一优选实施例中，所述基于确定的所述相同特征点的深度信息，计算所述相同特征点的空间位置变化信息包括：基于各时刻的所述相同特征点的深度信息，确定所述相同特征点的位置信息；基于各时刻的各相同特征点的位置信息之间的差值确定所述空间位置变化信息。在一优选实施例中，所述基于所述图像获取设备的空间位置变化信息，对所述相同特征点的空间位置变化信息进行归一化操作，以获得标准空间位置变化信息包括：将所述图像获取设备的空间位置变化信息和所述相同特征点的空间位置变化信息进行差值运算，获得所述标准空间位置变化信息。在一优选实施例中，所述基于所述标准空间位置变化信息，对所述相同特征点进行聚类操作，以获取所述非静态特征点包括：以所述标准空间位置变化信息为核，对所述相同特征点进行聚类操作；计算各类的所述相同特征点的类间距之和；将所述类间距之和较大的一类特征点判断为非静态特征点。本专利技术实施例还提供了一种同步定位与地图构建中确定特征点的设备，其包括：图像获取模块，其配置为分别采集不同时刻的图像信息；处理器，其配置为基于采集的图像信息，获取所述图像信息中的第一特征点集合；分析所述第一特征点集合中的非静态特征点，其中，所述非静态特征点为移动物体对应的特征点；在所述第一特征点集合中过滤所述非静态特征点，以生成第二特征点集合。在一优选实施例中，所述处理器进一步配置为分别获取不同时刻的所述图像信息中的第一特征点集合；确定各时刻的所述第一特征点集合中的相同特征点；基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点。在一优选实施例中，所述处理器进一步配置为基于确定的所述相同特征点的深度信息，计算所述相同特征点的空间位置变化信息；获取所述图像获取设备的空间位置变化信息；基于所述相同特征点的空间位置变化信息，以及所述图像获取设备的空间位置变化信息，分析确定所述非静态特征点。基于上述公开，可以获知本专利技术实施例具有如下的有益效果：1、由于本专利技术实施例提供的方法直接可以去除非静态特征点，则可以有效的减少SLAM后端处理时对计算资源的消耗，提高点云构建速度；2、在定位过程中，云地图构建设备可以通过多点定位来确定自身的当前位置，非静态特征点的存在会增大错误匹配的概率，导致定位精度的降低，本专利技术实施例可以在构建点云之前对特征点进行过滤，去除其中的动态特征点，显著提高定位精度；3、对动态特征点的过滤，可以能提高点云的稀疏性，且不影响点云的定位精度，同时在定位阶段，能显著的减少定位的计算量，提升定位速度。附图说明图1为本专利技术实施例中的一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法的原理流程图；图2为本专利技术实施例中分析所述第一特征点集合中的非静态特征点的方法的流程图；图3为本专利技术实施例中基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点的方法流程图；图4为本专利技术实施例中进一步确定非静态特征点的方法流程图；图5为本专利技术实施例中通过聚类处理分析确定非静态特征点的方法原理流程图；图6为本专利技术实施例中的同步定位与地图构建中确定特征点的设备的原理结构图；图7为本专利技术实施例中的处理器的原理结构示意图。具体实施方式下面，结合附图对本专利技术的具体实施例进行详细的描述，但不作为本专利技术的限定。应理解的是，可以对此处公开的实施例做出各种修改。因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本公开的范围和精神内的其他修改。包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与上面给出的对本公开的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本公开的原理。通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本专利技术的这些和其它特性将会变得显而易见。还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本专利技术进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本专利技术的很多其它等效形式，它们具有如权利要求所述的特征并因此都位于借此所限定的保护范围内。当结合附图时，鉴于以下详细说明，本公开的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。此后参照附图描述本公开的具体实施例；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是本公开的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本公开模糊不清。因此，本文所公开的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本公开。本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本公开的相同或不同实施例中的一个或多个。下面，结合附图详细的说明本专利技术实施例，本专利技术实施例提供了一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法，该方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法，其包括：利用图像获取设备采集图像信息；基于采集的图像信息，获取所述图像信息中的第一特征点集合；分析所述第一特征点集合中的非静态特征点，其中，所述非静态特征点为移动物体对应的特征点；在所述第一特征点集合中过滤所述非静态特征点，以生成第二特征点集合。

【技术特征摘要】
1.一种同步定位与地图构建中确定特征点的方法，其包括：利用图像获取设备采集图像信息；基于采集的图像信息，获取所述图像信息中的第一特征点集合；分析所述第一特征点集合中的非静态特征点，其中，所述非静态特征点为移动物体对应的特征点；在所述第一特征点集合中过滤所述非静态特征点，以生成第二特征点集合。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分析所述第一特征点集合中的非静态特征点包括：分别获取不同时刻的所述图像信息中的第一特征点集合；确定各时刻的所述第一特征点集合中的相同特征点；基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于确定的所述相同特征点，以及所述图像获取设备在各时刻的运动状态信息分析所述非静态特征点包括：基于确定的所述相同特征点的深度信息，计算所述相同特征点的空间位置变化信息；获取所述图像获取设备的空间位置变化信息；基于所述相同特征点的空间位置变化信息，以及所述图像获取设备的空间位置变化信息，分析确定所述非静态特征点。4.根据权利要求3所述的方法，所述基于所述相同特征点的空间位置变化信息，以及所述图像获取设备的空间位置变化信息，分析确定所述非静态特征点包括：基于所述图像获取设备的空间位置变化信息，对所述相同特征点的空间位置变化信息进行归一化操作，以获得标准空间位置变化信息；基于所述标准空间位置变化信息，对所述相同特征点进行聚类操作，以获取所述非静态特征点。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于确定的所述相同特征点的深度信息，计算所述相同特征点的空间位置变化信息包括：基于各时刻的所述相同特征点的深度信息，确定所述相同特征点的位置信息；基于各时刻的各相...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹李兵，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11