【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】视觉定位方法、装置及系统
本专利技术涉及定位
，尤其涉及一种视觉定位方法、装置及系统。
技术介绍
目前，算法在视觉定位中的应用越来越广泛，该算法例如可以为视觉惯性里程计(VIO，Visual-InertialOdometry)算法。现有技术中，在视觉定位的过程中，根据设置在可移动平台的所有方向上的视觉传感器分别采集到的图像，采用固定的一个算法，确定可移动平台的位置和姿态(简称：位姿)信息。具体的，所有方向上的视觉传感器分别采集到的图像可以作为该算法的输入，该算法的输出即为可移动平台的位置和姿态，从而实现视觉定位。但是，现有技术中，存在处理器资源紧张的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种视觉定位方法、装置及系统，用于解决现有技术中处理器资源紧张的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种视觉定位方法，包括：获取处理器当前的负载信息；根据所述负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器；根据所述至少一个目标方...
【技术保护点】
1.一种视觉定位方法，应用于可移动平台，其特征在于，包括：/n获取处理器当前的负载信息；/n根据所述负载信息，确定所述可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器；/n根据所述至少一个目标方向中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种视觉定位方法，应用于可移动平台，其特征在于，包括：
获取处理器当前的负载信息；
根据所述负载信息，确定所述可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器；
根据所述至少一个目标方向中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器，包括：
根据所述负载信息，判断所述处理器的负载是否小于或等于第一负载阈值；
若所述处理器的负载小于或等于所述第一负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的全部方向。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器，包括：
根据所述负载信息，判断所述处理器的负载是否小于或等于第一负载阈值；
若所述处理器的负载大于所述第一负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的全部方向；
所述至少一个目标方向的数量为多个；
所述根据所述至少一个目标方向视觉传感器中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息，包括：
对于所述至少一个目标方向中的部分方向的视觉传感器获取到的图像采用第一算法，对于所述至少一个目标方向中其他方向的视觉传感器获取到的图像采用第二算法，确定所述可移动平台的位姿信息，所述第二算法的算法复杂度小于所述第一算法。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器，包括：
根据所述负载信息，判断所述处理器的负载是否小于或等于第一负载阈值；
若所述处理器的负载大于所述第一负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的全部方向；
所述至少一个目标方向中第一方向的视觉传感器为双目视觉传感器；
所述根据所述至少一个目标方向中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息，包括：
根据所述第一方向的双目视觉传感器中单目获得的图像，以及所述至少一个目标方向中其他方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述若所述处理器的负载大于所述第一负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的全部方向，包括：
若所述处理器的负载大于所述第一负载阈值，则判断所述处理器的负载是否小于或等于第二负载阈值；所述第二负载阈值大于所述第一负载阈值；
若所述处理器的负载小于或等于所述第二负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的全部方向。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述处理器的负载大于所述第二负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的部分方向。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据处理器的负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器，包括：
根据所述处理器的负载信息，判断所述处理器的负载是否小于或等于第一负载阈值；
若所述处理器的负载大于所述第一负载阈值，则所述目标方向为所述所有方向的部分方向。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个目标方向视觉传感器中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息，包括：
判断所述处理器的负载是否大于第三负载阈值；所述第三负载阈值大于所述第一负载阈值；
若所述处理器的负载大于所述第三负载阈值，则对于所述至少一个目标方向中的部分方向的视觉传感器获取到的图像采用第一算法，对于所述至少一个目标方向中其他方向的视觉传感器获取到的图像采用第二算法，确定所述可移动平台的位姿信息；所述第二算法的算法复杂度小于所述第一算法
其中，所述至少一个目标方向的数量为多个。
9.根据权利要求3或8所述的方法，其特征在于，所述至少一个目标方向的视觉传感器包括：用于实现特定功能的第二方向的视觉传感器，且所述特定功能开启。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第二方向的视觉传感器获取到的图像采用第一算法。
11.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个目标方向视觉传感器中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息，包括：
判断所述处理器的负载是否大于第三负载阈值；所述第三负载阈值大于所述第一负载阈值；
若所述处理器的负载大于所述第三负载阈值，则根据第一方向的双目视觉传感器中单目获得的图像，以及所述至少一个目标方向中其他方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一算法，确定所述可移动平台的位姿信息；
所述至少一个目标方向中所述第一方向的视觉传感器为双目视觉传感器。
12.根据权利要求4或11所述的方法，其特征在于，所述至少一个目标方向的视觉传感器包括：用于实现特定功能的第二方向的视觉传感器，且所述特定功能开启。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二方向和所述第一方向为不同方向。
14.根据权利要求9、10、12、13任一项所述的方法，其特征在于，所述特定功能为侧向避障功能，所述第二方向为所述可移动平台的侧向。
15.根据权利要求3或8所述的方法，其特征在于，所述对于所述至少一个目标方向中的部分方向的视觉传感器获取到的图像采用第一算法，对于所述至少一个目标方向中其他方向的视觉传感器获取到的图像采用第二算法，确定所述可移动平台的位姿信息，包括：
对于所述部分方向的视觉传感器获取到的图像，基于最小化第一算法残差的方式，并且对于所述其他方向的视觉传感器获取到的图像，基于最小化第二算法残差的方式，确定所述可移动平台的位姿信息。
16.根据权利要求6-8、11任一项所述的方法，其特征在于，所述部分方向包括第三方向。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述第三方向为所述可移动平台的下方。
18.根据权利要求6-8、11、16-17任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从多个方向中选择至少一个第四方向作为所述目标方向。
19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述从多个方向中选择至少一个第四方向作为所述目标方向，包括：
根据所述多个方向中，各方向的特征点的平均深度以及匹配成功的特征点数目，从所述多个方向中选择至少一个第四方向作为所述目标方向。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，第四方向匹配成功的特征点数目与所述第四方向的特征点的平均深度的比值，大于所述多个方向中其他方向匹配成功的特征点数目与所述其他方向的特征点的平均深度的比值。
21.根据权利要求20所述的方法，其特征在于，所述从多个方向中选择至少一个第四方向作为所述目标方向之前，还包括：
判断所述目标方向中是否存在匹配成功的特征点数目与所述第四方向的特征点的平均深度的比值小于或等于比值阈值的第四方向；
若所述目标方向中存在匹配成功的特征点数目与所述第四方向的特征点的平均深度的比值小于或等于比值阈值的第四方向，则将所述第四方向从所述目标方向中去除，并触发执行所述从多个方向中选择至少一个第四方向作为所述目标方向的步骤。
22.根据权利要求1-21任一项所述的方法，其特征在于，所述第一算法为视觉惯性里程计VIO算法。
23.根据权利要求3、8、15任一项所述的方法，其特征在于，所述第一算法为视觉惯性里程计VIO算法，所述第二算法为视觉里程计VO算法。
24.根据权利要求1-23任一项所述的方法，其特征在于，所述可移动平台为无人机。
25.一种视觉定位装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器，用于存储程序代码；
所述处理器，调用所述程序代码，当程序代码被执行时，用于执行以下操作：
获取处理器当前的负载信息；
根据所述负载信息，确定可移动平台的所有方向的视觉传感器中至少一个目标方向的视觉传感器；
根据所述至少一个目标方向中各目标方向的视觉传感器获取到的图像，采用第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：周游，叶长春，严嘉祺，
申请(专利权)人：深圳市大疆创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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