一种处理数据的方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，具体涉及SLAM技术，包括：获取第一三维点集合中每个三维点的数据，第一三维点集合中每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，第一三维点集合包括位于第一坐标系的多个三维点；从第一三维点集合中确定第一子三维点集合，第一子三维点集合形成第一平面；计算多个第一距离，第一距离为第一三维点与第一位置之间的距离，第一三维点是第一子三维点集合中的任意一个三维点；根据多个第一距离，从第一子三维点集合中确定第一目标三维点；将第一目标三维点作为约束条件，对智能设备进行定位，获取第一位置的位姿。本申请实施例提供的方法，能够降低计算资源及计算时间的开销，提升整个SLAM过程的运行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种处理数据的方法和装置
本申请涉及人工智能领域，并且更具体地，涉及一种处理数据的方法和装置。
技术介绍
同时定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping，SLAM)技术是机器人能够探索未知环境所依赖的关键能力。机器人在没有环境先验信息的情况下，利用自身搭载的传感器(摄像头、激光等)对周围环境的特征进行观测，并构建基于相关观测约束的优化目标，进而通过对优化目标的求解完成系统状态向量，即环境特征位置与机器人位姿的估计，同时完成地图构建与自定位。在当前SLAM
，主要使用激光雷达和/或摄像头对周围环境的路标进行观测。在基于激光雷达的SLAM中，一种机器人运动姿态估计的方法为：依据惯性测量单元(inertialmeasurementunit，IMU)对IMU和激光雷达采集的点云数据进行注册，从注册好的每一帧点云数据中提取所有的线特征点和所有的面特征点；然后将当前帧中所有的线特征点和所有的面特征点依据上一次估计出的位姿变换投影到前一帧的坐标系下，并匹配各自距离最近的点；再根据上述线特征点到对应线的距离和上述面特征点到对应面的距离建立约束，并通过列文伯格(Levenberg-Marquardt，LM)算法迭代优化，求解最优的运动位姿。该方法中，需要对大量的特征点构建的约束迭代优化求解，运算量较大，浪费计算资源和时间开销。因此，如何降低SLAM运动姿态估计过程中的计算资源和计算时间开销，提升整个SLAM过程的运行效率成为了一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种处理数据的方法和装置，能够降低计算资源及计算时间的开销，提升整个SLAM过程的运行效率。第一方面，本申请提供一种处理数据的方法，该方法包括：获取第一三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，所述第一三维点集合包括位于第一坐标系的多个三维点；从所述第一三维点集合中确定第一子三维点集合，所述第一子三维点集合形成第一平面，所述第一平面为所述第一坐标系内的任意一个平面；计算多个第一距离，所述第一距离为第一三维点与所述第一位置之间的距离，所述第一距离与所述第一三维点一一对应，所述第一三维点是所述第一子三维点集合中的任意一个三维点；根据所述多个第一距离，从所述第一子三维点集合中确定第一目标三维点；将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，获取所述第一位置的位姿。根据本申请实施例中的方法，从所述第一子三维点集合中确定第一目标三维点，第一子三维点集合中包括多个三维点，将第一子三维点集合中的第一目标三维点作为约束条件，可以降低后续步骤的计算量及计算时间的开销，提升整个SLAM过程的运行效率。在一种可能的实现方式中，所述将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，包括：根据所述第一目标三维点确定约束条件，所述约束条件用于影响所述智能设备的定位过程。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：将所述第一目标三维点作为约束条件对所述智能设备途经区域进行地图构建。在一种可能的实现方式中，所述第一目标三维点是所述第一子三维点集合中与所述第一位置之间的距离最小的三维点。根据本申请实施例中的方法，第一目标三维点是与第一坐标系的原点之间的距离最小的三维点，即与第一坐标系的原点距离最近的点，便于后续以第一目标三维点作为参数表示第一平面的面特征。在一种可能的实现方式中，所述第一位置为所述第一坐标系的原点，所述第一距离为所述第一距离对应的三维点与所述第一坐标系的原点之间的距离。根据本申请实施例中的方法，第一坐标系为以第一位置为原点的相对坐标系，所述第一平面位于第一坐标系中，能够消除第一平面的面特征的奇异性，从而可以提高SLAM方法的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取第二三维点集合中每个三维点的数据，所述第二三维点集合中每个三维点的数据是所述智能设备在第二位置时采集得到的，所述第二三维点集合包括位于第二坐标系的多个三维点；从所述第二三维点集合中确定第二子三维点集合，所述第二子三维点集合形成第二平面，所述第二平面为所述第二坐标系内的任意一个平面；计算多个第二距离，所述第二距离为第二三维点与所述第二位置之间的距离，所述第二距离与所述第二三维点一一对应，所述第二三维点是所述第二子三维点集合中的任意一个三维点；根据所述多个第二距离，从所述第二子三维点集合中确定第二目标三维点。在一种可能的实现方式中，所述将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，包括：将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位，其中，所述残差包括所述第一向量与所述第二向量之间的距离，所述第一向量以所述第一位置为起点，所述第一向量以所述第一目标三维点为终点，所述第一向量用于在所述第一坐标系中确定所述第一平面，所述第二向量以所述第二位置为起点，所述第二向量以所述第二目标三维点为终点，所述第二向量用于在所述第二坐标系中确定所述第二平面。在一种可能的实现方式中，所述第二目标三维点是所述第二子三维点集合中与所述第二位置之间的距离最小的三维点。在一种可能的实现方式中，所述第二位置为所述第二坐标系的原点，所述第二距离为所述第二距离对应的三维点与所述第二坐标系的原点之间的距离。在一种可能的实现方式中，在所述将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件之前，所述方法还包括：确定所述第二向量在所述第一坐标系中的投影，并在所述第一向量与所述第二向量在所述第一坐标系中的投影之间的距离小于或等于预设距离时，将所述第一向量和所述第二向量在所述第一坐标系中的投影之间的残差作为约束条件。在一种可能的实现方式中，在所述将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件之前，所述方法还包括：确定所述第一向量在所述第二坐标系中的投影，并在所述第一向量在所述第二坐标系中的投影与所述第二向量之间的距离小于或等于预设距离时，将所述第一向量在所述第二坐标系中的投影和所述第二向量之间的残差作为约束条件。根据本申请实施例中的方法，将第一向量和第二向量投影到同一相对坐标系中，能够计算第一向量和第二向量的残差，从而可以提高SLAM方法的鲁棒性。在一种可能的实现方式中，所述将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位，包括：获取惯性测量单元采集的运动状态信息，所述运动状态信息包括所述智能设备在所述第一位置采集所述第一三维点的数据时的运动状态信息与所述智能设备在所述第二位置采集所述第二三维点的数据时的运动状态信息；将所述运动状态信息和所述第一向量与所述第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位。根据本申请实施例中的方法，将所述运动状态信息和所述第一向量与所述第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位，融合了面特征因子和预积分因子，可以提高SLAM系统的精度。第二方面，本申请提供了一种处理数据的装置，该装置包括：获取模块，用于获取第一三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，所述第一三维点集合包括位于第一坐标系的多个三维点；第一确定模块，用于从所述第一三维点集合中确定第一子三维点集合，所述第一子三维点集合形成第一平面，所述第一平面为所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理数据的方法，其特征在于，包括：获取第一三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，所述第一三维点集合包括位于第一坐标系的多个三维点；从所述第一三维点集合中确定第一子三维点集合，所述第一子三维点集合形成第一平面，所述第一平面为所述第一坐标系内的任意一个平面；计算多个第一距离，所述第一距离为第一三维点与所述第一位置之间的距离，所述第一距离与所述第一三维点一一对应，所述第一三维点是所述第一子三维点集合中的任意一个三维点；根据所述多个第一距离，从所述第一子三维点集合中确定第一目标三维点；将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，获取所述第一位置的位姿。

【技术特征摘要】
1.一种处理数据的方法，其特征在于，包括：获取第一三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，所述第一三维点集合包括位于第一坐标系的多个三维点；从所述第一三维点集合中确定第一子三维点集合，所述第一子三维点集合形成第一平面，所述第一平面为所述第一坐标系内的任意一个平面；计算多个第一距离，所述第一距离为第一三维点与所述第一位置之间的距离，所述第一距离与所述第一三维点一一对应，所述第一三维点是所述第一子三维点集合中的任意一个三维点；根据所述多个第一距离，从所述第一子三维点集合中确定第一目标三维点；将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，获取所述第一位置的位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一目标三维点作为约束条件对所述智能设备途经区域进行地图构建。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一目标三维点是所述第一子三维点集合中与所述第一位置之间的距离最小的三维点。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一位置为所述第一坐标系的原点。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是所述智能设备在第二位置时采集得到的，所述第二三维点集合包括位于第二坐标系的多个三维点；从所述第二三维点集合中确定第二子三维点集合，所述第二子三维点集合形成第二平面，所述第二平面为所述第二坐标系内的任意一个平面；计算多个第二距离，所述第二距离为第二三维点与所述第二位置之间的距离，所述第二距离与所述第二三维点一一对应，所述第二三维点是所述第二子三维点集合中的任意一个三维点；根据所述多个第二距离，从所述第二子三维点集合中确定第二目标三维点；其中，所述将所述第一目标三维点作为约束条件，对所述智能设备进行定位，包括：将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位，其中，所述残差包括所述第一向量与所述第二向量之间的距离，所述第一向量以所述第一位置为起点，所述第一向量以所述第一目标三维点为终点，所述第一向量用于在所述第一坐标系中确定所述第一平面，所述第二向量以所述第二位置为起点，所述第二向量以所述第二目标三维点为终点，所述第二向量用于在所述第二坐标系中确定所述第二平面。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二目标三维点是所述第二子三维点集合中与所述第二位置之间的距离最小的三维点。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述第二位置为所述第二坐标系的原点。8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，在所述将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件之前，所述方法还包括：确定所述第二向量在所述第一坐标系中的投影，并在所述第一向量与所述第二向量在所述第一坐标系中的投影之间的距离小于或等于预设距离时，将所述第一向量和所述第二向量在所述第一坐标系中的投影之间的残差作为约束条件；或，确定所述第一向量在所述第二坐标系中的投影，并在所述第一向量在所述第二坐标系中的投影与所述第二向量之间的距离小于或等于预设距离时，将所述第一向量在所述第二坐标系中的投影和所述第二向量之间的残差作为约束条件。9.根据5至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述将第一向量与第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位，包括：获取惯性测量单元采集的运动状态信息，所述运动状态信息包括所述智能设备在所述第一位置采集所述第一三维点的数据时的运动状态信息与所述智能设备在所述第二位置采集所述第二三维点的数据时的运动状态信息；将所述运动状态信息和所述第一向量与所述第二向量之间的残差作为约束条件，对所述智能设备进行定位。10.一种处理数据的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一三维点集合中每个三维点的数据，所述每个三维点的数据是智能设备在第一位置时采集得到的，所述第一三维点集合包括位于第一坐标系...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛常亮，李建飞，付宇新，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44