【技术实现步骤摘要】
同时定位建图方法及装置
本专利技术涉及计算机
，更具体地，涉及一种同时定位建图方法及装置。
技术介绍
对周围环境的感知和建模是自主化物件(AuT)导航的基础，目前最常用的方式是同时定位建图。同时定位建图(SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM)，又称即时定位与建图、同步定位与建图、同时定位与建图，是指载有特定传感器的主体在没有先验信息的情况下，通过运动估计自身的轨迹，并建立周围环境的地图。随着服务机器人和自动驾驶的需求增加，动态场景下的SLAM变得更加重要。目前动态场景下的SLAM，主要包括剔除动态特征和直接对动态物体的轨迹进行追踪和建模两种技术路线。使用了深度学习的目标检测为SLAM带来了两个问题：第一，深度学习仅能检测物体的语义类别，对于运动不敏感，只能在预定义好的类别中寻找可能的动态物体，通用性不强；第二，在嵌入式设备上其所需的高计算量很难使SLAM系统达到实时需求。而通过运动分析直接得到画面的几何运动信息的方法，虽然通用性更强，但其中有的方法基于实际中并不常见的平...
【技术保护点】
1.一种同时定位建图方法，其特征在于，包括：/n对双目图像序列进行特征点提取、匹配和三角化，获取每帧双目图像的三维路标点云；/n根据各帧双目图像的三维路标点云，获取亲和度矩阵；/n根据所述亲和度矩阵进行层次聚类，确定每一路标所属的刚体；/n根据所述各帧双目图像的三维路标点云和每一刚体包括的路标，进行同时定位建图；/n其中，亲和度，为两个路标属于同一刚体的对数概率。/n
【技术特征摘要】
1.一种同时定位建图方法，其特征在于，包括：
对双目图像序列进行特征点提取、匹配和三角化，获取每帧双目图像的三维路标点云；
根据各帧双目图像的三维路标点云，获取亲和度矩阵；
根据所述亲和度矩阵进行层次聚类，确定每一路标所属的刚体；
根据所述各帧双目图像的三维路标点云和每一刚体包括的路标，进行同时定位建图；
其中，亲和度，为两个路标属于同一刚体的对数概率。
2.根据权利要求1所述的同时定位建图方法，其特征在于，所述根据各帧双目图像的三维路标点云，获取亲和度矩阵的具体步骤包括：
根据各帧双目图像的三维路标点云，获取每两个路标间的亲和度；
根据所述每两个路标间的亲和度，获取亲和度矩阵。
3.根据权利要求1所述的同时定位建图方法，其特征在于，所述根据所述各帧双目图像的三维路标点云和每一刚体包括的路标，进行同时定位建图的具体步骤包括：
对每帧双目图像的三维路标点云进行鲁棒初始化，获取所述每帧双目图像的三维路标点云中各路标的初始化位置；
对于所述每帧双目图像的三维路标点云中每一刚体包括的路标，利用因子图对所述刚体包括的路标的位置进行更新，获取所述每帧双目图像新的三维路标点云。
4.根据权利要求3所述的同时定位建图方法，其特征在于，所述根据所述各帧双目图像的三维路标点云和每一刚体包括的路标，进行同时定位建图之后，还包括：
根据各帧双目图像新的三维路标点云，获取新的亲和度矩阵；
对所述新的亲和度矩阵进行层次聚类，确定各刚体包括的路标；
根据鲁棒初始化方法和因子图对新的每帧的三维路标点云进行更新。
5.根据权利要求3所述的同时定位建图方法，其特征在于，对每帧双目图像的三维路标点云进行鲁棒初始化，获取所述每帧双目图像的三维路标点云中各路标的初始化位置的具体步骤包括：
对于当前帧双目图像的三维路标点云中的任一路标，根据所述任一路标的高斯混合模型，确定使得所述...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。