一种视觉导航的引导点标记方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种视觉导航的引导点标记方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息，根据预设规则确定第一图像中的第一目标点，通过图像特征匹配和仿射坐标变换，计算得到第一图像目标点投影到第二图像中的第二目标点，作为第二图像的引导点，根据引导点可得到在该场景下无人进行自主导航时的控制策略。采用本方法可以自动生成一系列图像对应的引导点，避免了人工标记，具有效率高，一致性好的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种视觉导航的引导点标记方法、装置和计算机设备
本申请涉及无人驾驶
，特别是涉及一种视觉导航的引导点标记方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
无人驾驶技术作为人工智能与自动化技术相结合的一种新兴技术，已经逐渐成为推动汽车产业升级和机器人技术深入寻常百姓家的重要推动力。与此同时，无人驾驶驾驶技术在航天、航海等重要领域具有许多重要的应用。引导点是在对无人车进行控制时，期望无人车未来某个时刻所要到达的位置。基于引导点的预瞄控制方法是根据引导点位置和当前无人车所处的位置，计算出无人车下一步行为的控制策略。现有的引导点坐标是从事先规划好的路径上选取的，或者依靠人工标记在图像上获取引导点。其中前者得到的引导点信息可用的前提条件是车辆的定位信息具有比较高的准确度。不仅如此，这种方法得到的引导点与场景图像的内容无关，因此无法用于视觉导航。而后者虽然可以用于视觉导航的训练样本，但是因为需要人工标记，因此耗时耗力，且引导点生成规则会受到打标记的人的个体差异的影响。总之，现有的视觉导航系统的引导点生成技术存在引导点获取效率低，一致性差的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决引导点获取效率低，一致性差问题的一种视觉导航的引导点标记方法、装置、计算机设备和存储介质。一种视觉导航的引导点标记方法，所述方法包括：获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集；在所述序贯图像的第二图像中寻找与所述第一特征点匹配的第二特征点构成第二特征点集；所述第一图像比所述第二图像在所述序贯图像信息中时间排序靠后；根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像的目标点向所述第二图像进行投影的仿射变换关系函数；将所述第一图像中的目标点输入到所述仿射变换关系函数中，得到所述第一目标点在第二图像中的第二目标点；将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，根据所述引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的所述引导点训练无人车实现自主视觉导航。在其中一个实施例中，还包括：通过人工驾驶或遥控器控制无人车行驶，利用无人车上搭载的前视相机，采集得到所述序贯图像信息或利用无人车在跟随引导目标前进的同时，利用无人车上搭载的后视相机采集的序贯图像的倒序，得到所述序贯图像信息。在其中一个实施例中，还包括：在序贯图像信息中的第一图像中确定图像下边缘的中点为第一目标点。在其中一个实施例中，还包括：设置初始仿射变换关系函数为：其中，；设置优化目标为求解仿射变换：表示仿射变换；根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，通过最小化，得到仿射变换的最优解为：其中，，，，；根据仿射变换的最优解得到仿射变换关系函数。在其中一个实施例中，还包括：通过SIFT特征点提取算法、SURF特征点提取算法、ORB特征点提取算法等特征点提取算法得到所述第一特征点集。在其中一个实施例中，还包括：当所述第一特征点集中特征点的个数小于阈值时，扩大特征点提取的邻域范围，以使提取的第一特征点集中特征点的数量不小于阈值。在其中一个实施例中，还包括：确定引导点对应的坐标信息；其中坐标信息是以无人车位置为坐标原点，无人车行驶方向为纵轴方向，与无人车行驶方向垂直并向右指出的方向为横轴方向，建立的平面直角坐标系中的坐标；坐标信息包括纵坐标和横坐标；速度信息包括线速度和角速度；根据坐标信息的纵坐标确定无人车线速度的上限值；根据坐标信息的横坐标确定无人车的角速度值；根据线速度上限与无人车的期望行驶速度的最小值和角速度值控制无人车行驶。一种视觉导航的引导点自动标记装置，所述装置包括：图像信息获取模块，用于获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；第一特征点集获取模块，在序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，然后根据第一目标点的邻域信息，从第一图像中选择多个特征点作为第一特征点集；第二特征点集获取模块，根据第一特征点集，在第二图像中匹配得到对应的第二特征点集；仿射变换关系函数计算模块，根据第一特征点集和第二特征点集，确定第一图像中的第一目标点向第二图像映射的仿射变换关系函数；引导点获取模块，用于将所述第一目标点输入仿射变换关系函数中，得到第二图像中的第二目标点，将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，根据所述引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的引导点训练无人车实现自主视觉导航。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集；在所述序贯图像的第二图像中寻找与所述第一特征点匹配的第二特征点构成第二特征点集；所述第一图像比所述第二图像在所述序贯图像信息中时间排序靠后；根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像的目标点向所述第二图像进行投影的仿射变换关系函数；将所述第一图像中的目标点输入到所述仿射变换关系函数中，得到所述第一目标点在第二图像中的第二目标点；将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的所述引导点训练无人车实现自主视觉导航。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集；在所述序贯图像的第二图像中寻找与所述第一特征点匹配的第二特征点构成第二特征点集；所述第一图像比所述第二图像在所述序贯图像信息中时间排序靠后；根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像的目标点向所述第二图像进行投影的仿射变换关系函数；将所述第一图像中的目标点输入到所述仿射变换关系函数中，得到所述第一目标点在第二图像中的第二目标点；将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的所述引导点训练无人车实现自主视觉导航。上述一种自主导航的引导点标记方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息，根据预设规则确定第一图像中的第一目标点，通过图像特征匹配和仿射坐标变换，计算得到第一目标点投影到第二图像中的第二目标点，作为第二图像对应的引导点。以此类推得到一系列的图像和对应的引导点。根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视觉导航的引导点标记方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；/n在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集；/n在所述序贯图像的第二图像中寻找与所述第一特征点匹配的第二特征点构成第二特征点集；所述第一图像比所述第二图像在所述序贯图像信息中时间排序靠后；/n根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像的目标点向所述第二图像进行投影的仿射变换关系函数；/n将所述第一图像中的目标点输入到所述仿射变换关系函数中，得到所述第一目标点在第二图像中的第二目标点；/n将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，根据所述引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的所述引导点训练无人车实现自主视觉导航。/n

【技术特征摘要】
1.一种视觉导航的引导点标记方法，其特征在于，所述方法包括：
获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息；
在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集；
在所述序贯图像的第二图像中寻找与所述第一特征点匹配的第二特征点构成第二特征点集；所述第一图像比所述第二图像在所述序贯图像信息中时间排序靠后；
根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像的目标点向所述第二图像进行投影的仿射变换关系函数；
将所述第一图像中的目标点输入到所述仿射变换关系函数中，得到所述第一目标点在第二图像中的第二目标点；
将所述第二目标点确定为第二图像的视觉导航引导点，根据所述引导点，得到无人车行驶的速度信息，利用这组序贯图像和与之对应的所述引导点训练无人车实现自主视觉导航。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人车在行驶时从环境中获取的序贯图像信息，包括：
通过人工驾驶或遥控器控制无人车行驶，利用无人车上搭载的前视相机，采集得到所述序贯图像信息，或利用无人车在跟随引导目标前进的同时，利用无人车上搭载的后视相机采集的序贯图像的倒序，得到所述序贯图像信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，包括：
在所述序贯图像信息中的第一图像中确定图像下边缘的中点作为第一目标点。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，确定所述第一图像向所述第二图像映射的仿射变换关系函数，包括：
设置初始仿射变换关系函数为：



其中，；
设置优化目标为求解仿射变换：




表示需要求解的仿射变换；
根据所述第一特征点集和所述第二特征点集，通过最小化，得到仿射变换的最优解为：



其中，，，，；
根据仿射变换的最优解得到仿射变换关系函数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述序贯图像信息中的第一图像中根据预设规则确定第一目标点，在所述第一目标点的附近选择多个图像特征点构成第一特征点集，包括：
通过SIF...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴涛，徐锦江，史美萍，付浩，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43