一种激光、视觉定位融合的方法及设备技术

本申请的目的是提供一种激光、视觉定位融合的方法及设备，本申请通过获取通过激光建图引擎建立的第一地图和通过视觉建图引擎建立的第二地图，其中，所述第二地图包括多个视觉标签子图；计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系；当所述视觉建图引擎处于定位模式时，对所有视觉标签子图进行筛选，根据筛选后的视觉标签子图以及所述三维变换关系确定定位质量；根据所述定位质量确定视觉定位观测输入信息，将所述视觉定位观测输入信息与激光定位信息、里程计信息进行融合。从而通过激光建图引擎和视觉建图引擎的协同工作，使得可以保持定位的稳定性以及扩展了适用的应用场景范围。

【技术实现步骤摘要】
一种激光、视觉定位融合的方法及设备
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种激光、视觉定位融合的方法及设备。
技术介绍
激光同步定位和地图构建（SLAM）起步较早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟，是目前最稳定/最成熟的定位导航方法。激光SLAM建图得到的栅格地图，可直接用于路径规划和导航。但当地图与实际环境差别较大时或存在较多玻璃墙时，激光SLAM就难以保持定位的稳定性。VSLAM有着部署成本低、信息量大、适用范围广等优点，是未来发展的一个主流方向，但也有受光照影响大、构建的地图无法用于路径规划等缺点。视觉标签SLAM(TagSLAM)与常规VSLAM的原理基本相同，不过采用可解码的视觉标签来代替图像特征点，利用视觉标签的几何形状约束和编码值的唯一性来进行精准定位。TagSLAM可以将标签贴在不会轻易变化的区域如天花板，这样的话即使环境产生很大的变化，TagSLAM依然可以保持定位的稳定性。TagSLAM的缺点在于需要侵入式部署来修改环境，无法应用于所有场景，对于一些可部署标签的场所，也难以覆盖整个环境。<br>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光、视觉定位融合的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取通过激光建图引擎建立的第一地图和通过视觉建图引擎建立的第二地图，其中，所述第二地图包括多个视觉标签子图；/n计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系；/n当所述视觉建图引擎处于定位模式时，对所有视觉标签子图进行筛选，根据筛选后的视觉标签子图以及所述三维变换关系确定定位质量；/n根据所述定位质量确定视觉定位观测输入信息，将所述视觉定位观测输入信息与激光定位信息、里程计信息进行融合。/n

【技术特征摘要】
1.一种激光、视觉定位融合的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取通过激光建图引擎建立的第一地图和通过视觉建图引擎建立的第二地图，其中，所述第二地图包括多个视觉标签子图；
计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系；
当所述视觉建图引擎处于定位模式时，对所有视觉标签子图进行筛选，根据筛选后的视觉标签子图以及所述三维变换关系确定定位质量；
根据所述定位质量确定视觉定位观测输入信息，将所述视觉定位观测输入信息与激光定位信息、里程计信息进行融合。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系，包括：
根据时间戳记录所述第二地图中视觉建图关键帧与所述第一地图中激光建图关键帧的对应关系；
根据所述对应关系计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述视觉建图引擎处于定位模式时，对所有视觉标签子图进行筛选，包括：
获取所述视觉建图引擎处于定位模式时观测到的所有视觉标签；
解码所述所有视觉标签得到合法的编码值，判断所述所有视觉标签子图中是否存在一个视觉标签子图含有所述编码值，若是，则将含有所述编码值的视觉标签子图作为筛选后的视觉标签子图。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述对应关系计算每一视觉标签子图与对应第一地图的三维变换关系，包括：
根据所述对应关系计算每一视觉标签子图的位置；
计算每一视觉标签子图的位置到对应第一地图的三维变换，得到三维变换关系。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据筛选后的视觉标签子图以及所述三维变换关系确定定位质量，包括：
根据所述筛选后的视觉标签子图以及所述三维变换关系确定变换后的对应关键帧之间的平均距离；
对所述平均距离进行归一化处理，得到视觉建图的建图质量；
根据所述视觉建图的建图质量确定定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小挺，白静，程伟，谷桐，张晓凤，陈士凯，
申请(专利权)人：上海思岚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31