【技术实现步骤摘要】
基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法及图像处理装置
本专利技术属于视觉同时定位与建图领域,涉及到计算机视觉图像处理,可用于增强现实场景。
技术介绍
SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)即同步定位与地图构建,其原理是:当机器人处于一个未知的环境中,通过自身的传感器获取运动状态和周围环境信息,实时重建周围环境的三围结构并同时对机器人自身进行定位。在视觉SLAM中,便是通过相机来实现同步定位和地图重建。在视觉SLAM系统中,为了得到精确的地图,一个鲁棒的跟踪模块是必须的。跟踪出现错误,会导致三维重建出现错误。同时,以SLAM算法为基础的AR系统,经常会在真实世界中放置一个虚拟物体,如果跟踪失败,会导致虚拟物体丢失,严重影响用户的体验。导致跟踪失败的原因有很多,比如快速运动、图像模糊、相机视角的变化过大等。在实际使用中,跟踪失败不可避免,因此一个快速高效的重定位模块是不可或缺的。ORBSLAM2是SLAM领域中一套经典成熟的视觉SLAM方案,其中的重定位模块,是通过当前帧的BoW(词袋向量)与图像数据库中的所有数据进行匹配来实现的。但是随着地图的增加,数据库会越来越大,匹配的时间也会随之上升。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术通过对图像进行模糊检测,过滤掉难以匹配的模糊图片,降低跟踪失败后的卡顿现象;同时,根据实际的使用经验,在跟踪失败后,用当前帧与之前的多个相关关键帧直接进行匹配,而不是对整个图像数据库进行匹配,有效提高了匹配速度和重定位效率。本算法可以使用户在AR场景中拥有更好的体验。该算法技术方案如下:一种 ...
【技术保护点】
1.一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法,当ORB SLAM2跟踪失败后,用户将相机转向最近拍摄过的场景,采用上述SLAM快速重定位方法;其特征为:包括以下步骤:图像处理:在基于视觉的ORB SLAM2算法框架中,提取图像的ORB特征点;图像模糊检测:对图像进行模糊检测,过滤模糊的图片;搜索用于重定位的局部候选帧:构造一个图像集合,这个集合是所有观测到参考关键帧特征点的前n帧图像经过筛选得到的;图像匹配和优化:用当前帧与图像集合里的图像进行匹配和位姿优化,若符合指定的约束条件,则认为重定位成功。
【技术特征摘要】
1.一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法,当ORBSLAM2跟踪失败后,用户将相机转向最近拍摄过的场景,采用上述SLAM快速重定位方法;其特征为:包括以下步骤:图像处理:在基于视觉的ORBSLAM2算法框架中,提取图像的ORB特征点;图像模糊检测:对图像进行模糊检测,过滤模糊的图片;搜索用于重定位的局部候选帧:构造一个图像集合,这个集合是所有观测到参考关键帧特征点的前n帧图像经过筛选得到的;图像匹配和优化:用当前帧与图像集合里的图像进行匹配和位姿优化,若符合指定的约束条件,则认为重定位成功。2.根据权利要求1所述的一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法,其特征为:上述步骤进一步包括:1)图像处理步骤S100,将SLAM输入的彩色图像转换为灰度图;步骤S110,使用opencv对上一步得到的灰度图提取ORB特征点,ORB特征点计算快并且具有旋转不变性;2)图像模糊检测步骤S120,若ORB特征点个数大于设定的阈值N_max,则进行下一步;否则返回失败;步骤S130,使用3x3的拉普拉斯Laplace算子对灰度图中图像进行滤波;步骤S140,计算滤波后图像的标准差;步骤S150,若图像的标准差小于阈值STD_max,则认为该图像比较模糊,跳过此图像;否则,继续执行下一步;3)搜索用于重定位的局部候选帧步骤S160,搜索用于重定位的局部候选帧,全部放入用于重定位的局部候选帧集合S1中;4)图像匹配和优化步骤S170,每次从集合S1中取出一个关键帧,可以通过ORBSLAM2提供的接口SearchByBow()得到每个关键帧和当前帧图像特征匹配的特征点集合match_points、特征点个数match_num;同时,可以从ORBSLAM2中得到这些匹配的特征点对应的3D点集合MapPoints;步骤S180,若match_num小于阈值15,则跳过此关键帧;否则继续下一步;步骤S190,基于随机抽样一致算法RANSAC和PnP(Perspective-n-Point)算法,计算关键帧和当前帧相对位姿、特征匹配的内点个数max_inliers,所述内点个数max_inliers即为当前帧和关键帧匹配上的特征点个数;PnP是已知多个3D空间点和它们在图像平面的投影位置时,通过多对3D与2D匹配点,在已知或者未知相机内参的情况下,利用最小化重投影误差来求解相机外参,估算相机的位姿;同时,使用RANSAC算法多次迭代估算位姿;步骤S200,若上一步骤得到的内点数max_inliers小于10则返回;否则进行下一步;步骤S210,固定当前帧的地图点,对当前帧的位姿进行局部优化;步骤S220,若优化出的内点数超过50,则认为重定位成功。3.根据权利要求2所述的一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法,其特征为:所述步骤S100将SLAM输入的彩色图像转换为灰度图,按照以下方式转换:RGBtoGray:0.299*R+0.587*G+0.114*B–>Y其中,R是红色分量,G是绿色分量,B是蓝色分量,Y是灰度图。4.根据权利要求2所述的一种基于局部关键帧匹配的SLAM快速重定位方法,其特征为:所述拉普拉斯Laplace算子是最简单的各向同...
【专利技术属性】
技术研发人员:马浩凯,黄骏,周晓军,王行,孙赛,陶明,李骊,盛赞,李朔,杨淼,
申请(专利权)人:南京华捷艾米软件科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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