基于聚类的视觉重定位方法、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基于聚类的视觉重定位方法，应用在智能移动设备上，具体地，从数据库中匹配出与当前关键帧相似度达到指定要求的多个目标历史关键帧，根据每个目标历史关键帧分别得出当前关键帧位姿的多个计算结果，然后对所有的计算结果进行聚类。由于当前关键帧位姿的真值只有一个，那么聚集在真值附近的计算结果都可以被看做是正确的，只是误差略有不同，而错误的计算结果将偏离真值。接着本发明专利技术根据聚类的结果判断智能移动设备是否重定位成功，如果是，本发明专利技术综合最大聚类里的所有计算结果得到最终的重定位位姿。本发明专利技术采用多个目标历史关键帧的数据来计算当前关键帧的重定位位姿，可以使得重定位结果更具鲁棒性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于聚类的视觉重定位方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及到扫地机器人领域，特别是涉及到一种基于聚类的视觉重定位方法、装置、设备及介质。
技术介绍
视觉重定位技术是智能移动设备的一项关键技术，是解决回环矫正和机器人绑架等问题的重要手段。在实际应用中，对重定位正确性的要求异常苛刻，错误的重定位结果将给定位建图带来灾难性的影响。现有技术通常取当前帧与地图中某一历史帧的数据来计算当前帧重定位后的位姿，该方法对地图数据的利用很不充分。当前帧的重定位位姿只通过一个历史帧的数据来计算得到，因此当前帧的重定位位姿计算结果的数据支撑较为薄弱，那么计算得到的重定位位姿误差较大，因此，现有技术的视觉重定位方法准确性不够高。
技术实现思路
本专利技术的主要目的为提供一种基于聚类的视觉重定位方法、装置、设备及介质，以解决现有技术的视觉重定位方法准确性不够高的问题。本专利技术的技术方案为：一种基于聚类的视觉重定位方法，应用在智能移动设备上，包括：获取智能移动设备当前采集到的当前关键帧；将当前关键帧分别与保存在数据库中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类的视觉重定位方法，应用在智能移动设备上，其特征在于，包括：/n获取所述智能移动设备当前采集到的当前关键帧；/n将所述当前关键帧分别与保存在数据库中的所有历史关键帧一一比对，得到与所述当前关键帧相似度达到指定要求的若干个目标历史关键帧；/n求解每个所述目标历史关键帧与当前关键帧的相对位姿；/n将求解得到的所有所述相对位姿根据指定聚类算法进行聚类，得到多个聚类；/n判断多个所述聚类是否符合重定位失败的预设条件；/n若否，将所述多个聚类中的最大聚类所包含的所有相对位姿进行计算，得到所述当前关键帧的重定位位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的视觉重定位方法，应用在智能移动设备上，其特征在于，包括：
获取所述智能移动设备当前采集到的当前关键帧；
将所述当前关键帧分别与保存在数据库中的所有历史关键帧一一比对，得到与所述当前关键帧相似度达到指定要求的若干个目标历史关键帧；
求解每个所述目标历史关键帧与当前关键帧的相对位姿；
将求解得到的所有所述相对位姿根据指定聚类算法进行聚类，得到多个聚类；
判断多个所述聚类是否符合重定位失败的预设条件；
若否，将所述多个聚类中的最大聚类所包含的所有相对位姿进行计算，得到所述当前关键帧的重定位位姿。


2.根据权利要求1所述的基于聚类的视觉重定位方法，其特征在于，所述获取所述智能移动设备当前采集到的当前关键帧的步骤，包括：
获取所述智能移动设备当前采集到的环境图片；
判断所述环境图片中的特征是否达到预设数量；
若是，则判定所述环境图片为所述当前关键帧。


3.根据权利要求1所述的基于聚类的视觉重定位方法，其特征在于，所述指定聚类算法包括划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。


4.根据权利要求1所述的基于聚类的视觉重定位方法，其特征在于，所述判断多个所述聚类是否符合重定位失败的预设条件的步骤，包括：
获取所述多个聚类中的最大聚类；
判断所述最大聚类是否小于预设阈值；
若是，则判定所述多个聚类符合重定位失败的预设条件。


5.根据权利要求1所述的基于聚类的视觉重定位方法，其特征在于，所述判断多个所述聚类是否符合重定位失败的预设条件的步骤，包括：
获取所述多个聚类中的最大聚类；
判断所述最大聚类是否不止一个；
若是，则判定所述多个聚类符合重定位失败的预设条件。

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【专利技术属性】
技术研发人员：许仕哲，尤泽毅，
申请(专利权)人：深圳市无限动力发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44