室内动态情景下的定位方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种室内动态情景下的定位方法和装置，涉及室内定位领域。该方法包括：在室内动态情景下，实时获取当前帧；在当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征，根据匹配的图像特征，估计当前帧和上一帧之间的变换矩阵；根据所述变换矩阵计算当前帧和上一帧匹配的百分数，当所述百分数小于指定的阈值时，采用轮轴里程计来更新全局位姿；检测运动过程中是否经过关键点，如果是，则对所述全局位姿进行细化。该装置包括：获取模块、匹配模块、更新模块和细化模块。本申请实现了在存在障碍物和动态事件的情况下进行室内定位，通过已知空间的关键点来优化定位信息，并结合轮轴里程计在特定场景下得到更优化的结果。

Positioning method and device under indoor dynamic situation

【技术实现步骤摘要】
室内动态情景下的定位方法和装置
本申请涉及室内定位领域，特别是涉及一种室内动态情景下的定位方法和装置。
技术介绍
机器人在许多不同的领域都有应用，一个实际的功能是让机器人能够知道其当前在这种环境中的姿态，实际上这也一直是SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图构建)研究中一个非常核心的内容。移动机器人的定位是指机器人在任何给定时刻都能知道自己的姿态，机器人可能会依赖于各种各样的传感器，例如基于轮轴里程计的轮轴测程法，基于激光雷达的激光测程法，基于图像传感器的图像测程法，基于GPS((GlobalPositioningSystem，全球定位系统)的定位方法等。针对vSLAM(VisualSimultaneousLocalizationAndMapping，基于视觉的即时定位与地图构建)计算方法大致可分为基于卡尔曼滤波的方法，基于粒子滤波器的方法和基于图优化方法的三类，其核心是寻找特征点。Howard提出了一种实时的视觉定位方法，成为了今天大多数基于视觉里程计测量的基础。目前，大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室内动态情景下的定位方法，包括：/n在室内动态情景下，实时获取当前帧；/n在所述当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征，根据所述匹配的图像特征，估计所述当前帧和上一帧之间的变换矩阵；/n根据所述变换矩阵计算所述当前帧和上一帧匹配的百分数，当所述百分数小于指定的阈值时，采用轮轴里程计来更新全局位姿；/n检测运动过程中是否经过关键点，如果是，则对所述全局位姿进行细化。/n

【技术特征摘要】
1.一种室内动态情景下的定位方法，包括：
在室内动态情景下，实时获取当前帧；
在所述当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征，根据所述匹配的图像特征，估计所述当前帧和上一帧之间的变换矩阵；
根据所述变换矩阵计算所述当前帧和上一帧匹配的百分数，当所述百分数小于指定的阈值时，采用轮轴里程计来更新全局位姿；
检测运动过程中是否经过关键点，如果是，则对所述全局位姿进行细化。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测运动过程中是否经过关键点，包括：
根据90度方向的gabor滤波器，当检测到关键点的特征物的垂直线条时，确定运动过程中经过关键点。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
设置所述滤波器只允许特定频段的频率通过并拒绝其他频段的频率。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述全局位姿进行细化，包括：
计算相机坐标系和世界坐标系的相对误差，如果所述相对误差小于指定的阈值，则认为所述相对误差对应的特征点与所述关键点配对正确，用所述关键点的坐标更新所述全局位姿中的坐标，消除累计误差。


5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征，包括：
基于RANSAC随机样本一致性，在所述当前帧和上一帧之间确定匹配的图像特征。


6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉长江，
申请(专利权)人：北京影谱科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11