一种位姿图的优化方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种位姿图的优化方法、装置、设备及介质，用以保留用于优化位姿的闭环信息，丰富位姿图中的信息，控制位姿图的大小，减少位姿图计算资源。所述位姿图的优化方法，包括：接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；在确定所述关键帧与所述目标地图中的任一地图帧闭环时，确定所述关键帧与该地图帧的位姿关系；根据所述关键帧与该地图帧的位姿关系，以及所述关键帧与所述位姿图中目标关键帧的位姿关系，通过空间位姿转换更新所述目标关键帧与该地图帧的位姿关系，所述目标关键帧是最近一次添加至所述位姿图中的关键帧。

An optimization method, device, equipment and medium of pose map

The invention provides an optimization method, device, device and medium of the pose map, which is used to retain the closed-loop information for optimizing the pose, enrich the information in the pose map, control the size of the pose map, and reduce the computation resources of the pose map. The optimization method of the position and attitude map includes: receiving the key frame after repositioning when the robot performs autonomous navigation in a predetermined target map; determining the position and attitude relationship between the key frame and the map frame when the key frame is closed to any map frame in the target map; determining the position and attitude relationship between the key frame and the map frame according to the position and attitude relationship between the key frame and the map frame, and the relationship between the key frame and the map frame The pose relationship between the key frame and the target key frame in the pose map is updated through the spatial pose transformation. The target key frame is the key frame added to the pose map for the last time.

【技术实现步骤摘要】
一种位姿图的优化方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及机器人领域，尤其涉及一种位姿图的优化方法、装置、设备及介质。
技术介绍
目前，在视觉机器人自主定位和导航过程中，随着时间增加，位姿图中的关键帧不断增多，后端进行优化的时间也越来越长，并且需要消耗更多的计算资源。现有技术中，通过修改给定地图信息，保证视觉机器人在已建过图的环境中运行时的位姿图大小不变，从而实现减少后端优化时间以及计算资源的消耗。但在通常场景中，视觉机器人自主定位过程中给定地图信息是无法修改的。因此，在给定地图信息无法修改的场景中，如何缩短视觉机器人长时间自主定位过程中后端优化时间以及减少计算资源的解决方案，是亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种位姿图的优化方法、装置、设备及介质，用以保留用于优化位姿的闭环信息，丰富了位姿图中的信息，控制位姿图中关键帧的数量，控制位姿图的大小，减少位姿图所需计算资源，缩短优化时间。本专利技术的技术方案如下：根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种位姿图的优化方法，包括：接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；在确定关键帧与目标地图中的任一地图帧闭环时，确定关键帧与该地图帧的位姿关系；根据关键帧与该地图帧的位姿关系，以及关键帧与位姿图中目标关键帧的位姿关系，更新目标关键帧与该地图帧的位姿关系，目标关键帧是最近一次添加至位姿图中的关键帧。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化方法，在更新目标关键帧与该地图帧的位姿关系之后，方法还包括：删除关键帧。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化方法，还包括：在确定机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之前接收的关键帧与目标地图闭环、且在该关键帧之前接收的关键帧中不存在与目标地图闭环的关键帧时，将该关键帧添加至预先构建的位姿图中，并确定机器人在预先建立的目标地图的坐标系中的位姿信息。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化方法，还包括：在确定关键帧未与目标地图闭环，且已接收到的未与目标地图闭环的关键帧数量大于或等于预设数量阈值时，在已接收到的未与目标地图闭环的关键帧中，选择预设数量个关键帧添加至预先构建的位姿图中，其中，预设数量小于预设数量阈值。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化方法，还包括：删除已接收到的未与目标地图闭环的关键帧。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化方法，还包括：根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种位姿图的优化装置，装置包括：接收单元，用于接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；处理单元，用于在确定关键帧与目标地图中的任一地图帧闭环时，确定关键帧与该地图帧的位姿关系；根据关键帧与该地图帧的位姿关系，以及关键帧与位姿图中目标关键帧的位姿关系，更新目标关键帧与该地图帧的位姿关系，目标关键帧是最近一次添加至位姿图中的关键帧。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化装置，处理单元还用于：在更新目标关键帧与该地图帧的位姿关系之后，删除关键帧。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化装置，处理单元还用于：在确定机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之前接收的关键帧与目标地图闭环、且在该关键帧之前接收的关键帧中不存在与目标地图闭环的关键帧时，将该关键帧添加至预先构建的位姿图中，并确定机器人在预先建立的目标地图的坐标系中的位姿信息。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化装置中，处理单元还用于：在确定关键帧未与目标地图闭环，且已接收到的未与目标地图闭环的关键帧数量大于或等于预设数量阈值时，在已接收到的未与目标地图闭环的关键帧中，选择预设数量个关键帧添加至预先构建的位姿图中，其中，预设数量小于预设数量阈值。一种可能的实施方式中，本专利技术提供的位姿图的优化装置中，处理单元还用于：删除已接收到的未与目标地图闭环的关键帧。根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种位姿图的优化设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器用于执行指令以实现第一方面中任一项的位姿图的优化方法。根据本专利技术实施例的第四方面，一种存储介质，当存储介质中的指令由位姿图的优化设备的处理器执行时，使得位姿图的优化设备能够执行第一方面中任一项的位姿图的优化方法。本专利技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧，在确定所述关键帧与所述目标地图中的任一地图帧闭环时，确定所述关键帧与该地图帧的位姿关系，根据所述关键帧与该地图帧的位姿关系，以及所述关键帧与所述位姿图中目标关键帧的位姿关系，更新所述目标关键帧与该地图帧的位姿关系，所述目标关键帧是最近一次添加至所述位姿图中的关键帧。将与给定的目标地图闭环的已接收关键帧的闭环信息，转移到位姿图中时序最接近的关键帧上，使得与目标地图闭环的已接收关键帧的闭环信息添加至位姿图中，尽可能地保留了用于优化位姿的闭环信息，丰富了位姿图中的信息，并且不是将与目标地图闭环的已接收关键帧添加至位姿图中，控制位姿图中关键帧的数量，控制了位姿图的大小，减少了位姿图所需计算资源，缩短优化时间。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理，并不构成对本专利技术的不当限定。图1是根据一示例性实施例示出的一种位姿图的优化方法的示意流程图。图2是根据一示例性实施例示出的另一种位姿图的优化方法的示意流程图。图3是根据一示例性示出的目标地图、位姿图、关键帧的关系图。图4是根据一示例性示出的一种位姿图的优化装置的结构示意图。图5是根据一示例性实施例示出的一种位姿图的优化设备示例框图。图6是根据一示例性实施例示出的一种应用位姿图的优化方法的终端的结构框图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1示出了一种位姿图的优化方法的示意流程图，如图1所示，位姿图的优化方法，包括如下步骤：步骤S101，接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧。具体实施时，在机器人在给定地图（给定的目标地图）中进行自主导航的场景中，并且给定的目标地图为实际应用场景相关地图，目标地图的信息无法修改。机器人发生重定位之后，可以接收来自闭环检测功能模块输出的关键帧，也可以接收来自前端视觉里程计功能模块输出的关键帧，需要说明的是，本专利技术实施例中提供的方法，可以使用现有技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种位姿图的优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；/n在确定所述关键帧与所述目标地图中的任一地图帧闭环时，确定所述关键帧与该地图帧的位姿关系；/n根据所述关键帧与该地图帧的位姿关系，以及所述关键帧与所述位姿图中目标关键帧的位姿关系，通过空间位姿转换更新所述目标关键帧与该地图帧的位姿关系，所述目标关键帧是最近一次添加至所述位姿图中的关键帧。/n

【技术特征摘要】
1.一种位姿图的优化方法，其特征在于，所述方法包括：
接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；
在确定所述关键帧与所述目标地图中的任一地图帧闭环时，确定所述关键帧与该地图帧的位姿关系；
根据所述关键帧与该地图帧的位姿关系，以及所述关键帧与所述位姿图中目标关键帧的位姿关系，通过空间位姿转换更新所述目标关键帧与该地图帧的位姿关系，所述目标关键帧是最近一次添加至所述位姿图中的关键帧。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在更新所述目标关键帧与该地图帧的位姿关系之后，所述方法还包括：删除所述关键帧。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之前接收的关键帧与所述目标地图闭环、且在该关键帧之前接收的关键帧中不存在与所述目标地图闭环的关键帧时，将该关键帧添加至预先构建的位姿图中，并确定所述机器人在预先建立的所述目标地图的坐标系中的位姿信息。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述关键帧未与所述目标地图闭环，且已接收到的未与所述目标地图闭环的关键帧数量大于或等于预设数量阈值时，在已接收到的未与所述目标地图闭环的关键帧中，选择预设数量个关键帧添加至预先构建的位姿图中，其中，所述预设数量小于所述预设数量阈值。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：删除所述已接收到的未与所述目标地图闭环的关键帧。


6.一种位姿图的优化装置，其特征在于，所述装置包括：
接收单元，用于接收机器人在预先给定的目标地图中进行自主导航时发生重定位之后的关键帧；
处理单元，用于在确定所述关键帧与所述目标地图中的任一地图帧闭环时，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘星，韩松杉，张弥，
申请(专利权)人：浙江欣奕华智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33