点云地图构建方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了点云地图构建及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参；根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿；利用所述样本图像序列进行地图重建，得到无尺度的点云地图和每一所述样本图像的第二相机位姿；根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图。

【技术实现步骤摘要】
点云地图构建方法及装置、设备、存储介质
本申请实施例涉及计算机视觉技术，涉及但不限于点云地图构建方法及装置、设备、存储介质。
技术介绍
同步定位与地图构建(SimultaneousLocalizationAndMapping，SLAM)，是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验知识的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，那么称为“视觉SLAM”。视觉SLAM在移动机器人、无人飞行器、自主驾驶、虚拟现实以及增强现实等领域有着广泛的应用。因此，获得更为接近真实尺度的点云地图在这些领域具有重要价值。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供的点云地图构建方法及装置、设备、存储介质，能够获得更为接近真实尺度的点云地图。本申请实施例提供的点云地图构建方法及装置、设备、存储介质是这样实现的：本申请实施例提供的点云地图构建方法，包括：利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参；根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿；利用所述样本图像序列进行地图重建，得到无尺度的点云地图和每一所述样本图像的第二相机位姿；根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图；如此，由于基于相机内参和所述标定板图像能够得到更为接近真实尺度的第一相机位姿，进而能够获得更为接近真实尺度的点云地图，即有尺度的点云地图。本申请实施例提供的点云地图构建装置，包括：相机标定模块，用于利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参；确定模块，用于根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿；地图重建模块，用于利用所述样本图像序列进行地图重建，得到无尺度的点云地图和每一所述样本图像的第二相机位姿；尺度恢复模块，用于根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图。本申请实施例提供的电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。本申请实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。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，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。图1为本申请实施例提供的点云地图构建方法的实现流程示意图；图2A为本申请实施例图像采集场景示意图；图2B为本申请实施例所述至少3帧标定板图像的示意图；图3为本申请实施例提供的另一点云地图构建方法的实现流程示意图；图4为本申请实施例提供的又一点云地图构建方法的实现流程示意图；图5为本申请实施例提供的再一点云地图构建方法的实现流程示意图；图6为本申请实施例点云地图构建装置的结构示意图；图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。需要指出，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”用以区别类似或不同的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。为了便于对本申请实施例的技术方案的理解，首先给出以下相关术语的基本概念：点云地图：就是由一组离散的采样点表示的地图，在该地图中至少包括采样点在物理空间的三维坐标，还可以带有采样点的图像特征，比如红(Reed，R)、绿(Green，G)、蓝(Blue，B)信息，和/或特征描述子等。更为接近真实尺度的点云地图，能够更好地满足定位需求、导航与避障需求、以及可视化和交互需求等。尺度：是指单目SLAM估计的相机轨迹和点云地图与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是所谓的尺度(Scale)。由于单目SLAM无法仅凭图像确定这个尺度，所以又称为尺度不确定性(ScaleAmbiguity)。相机位姿：是指相机在采集图像时在特定坐标系中的坐标和旋转角度，电子设备可以根据相机坐标系相对特定坐标系(如世界坐标系或自定义坐标系等)的旋转矩阵R确定相机的姿态(即旋转角度)，根据相机坐标系相对特定坐标系的平移矩阵T，确定相机在特定坐标系中的坐标。相机内参：指相机的焦距、畸变参数和中心点等这几个内容。相机内参是矫正图像畸变的关键，内参标定精度越高，图像畸变矫正效果越好。基于此，本申请实施例提供一种点云地图构建方法，该方法应用于电子设备，该电子设备在实施的过程中可以为各种类型的具有信息处理能力的设备，例如所述电子设备可以包括手机、平板电脑、个人计算机、笔记本电脑、服务器、集群服务器、移动机器人、无人飞行器或车载设备等。该方法所实现的功能可以通过电子设备中的处理器调用程序代码来实现，当然程序代码可以保存在计算机存储介质中，可见，该电子设备至少包括处理器和存储介质。图1为本申请实施例提供的点云地图构建方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤101至步骤104：步骤101，利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参。标定码的形状可以是多种多样的具有一定规则的几何图形。例如，标定码为长方形、正方形或三角形等规则的多边形。相应地，标定板由不同颜色的标定码间隔组成。在一些实施例中，所述标定码为指定样式的棋盘格标定码，即标定板由黑色标定码和白色标定码间隔组成；如此，使得相机内参标定变得简单易处理，从而降低算法的时间复杂度，进而提高点云地图的构建速度。在一些实施例中，所述至少3帧标定板图像是由相机沿垂直于地面的波浪形轨迹在不同位置采集得到的，所述波浪形轨迹的整体呈圆弧形；如此，相机采集的所述至少3帧标定板图像是在上、下、左、右方向上采集的标定板图像，也即这些图像是相机在不同位置、不同角度以及不同姿态下拍摄得到的；如此，能够提高相机内参的普适性，也就是说，无论相机在何种角度、何种姿态以及任意位置时采集的图像，对于该图像的准确校正本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种点云地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：/n利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参；/n根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿；/n利用所述样本图像序列进行地图重建，得到无尺度的点云地图和每一所述样本图像的第二相机位姿；/n根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种点云地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：
利用标定板中的标定码在物理空间的实际尺寸和样本图像序列中的至少3帧标定板图像，进行相机内参标定，得到相机内参；
根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿；
利用所述样本图像序列进行地图重建，得到无尺度的点云地图和每一所述样本图像的第二相机位姿；
根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，对所述无尺度的点云地图进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图，包括：
根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，确定尺度系数，所述尺度系数表征所述第一相机位姿与所述第二相机位姿之间的转换关系；
利用所述尺度系数，对所述无尺度的点云地图中采样点的坐标进行尺度恢复，得到有尺度的点云地图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每一所述标定板图像对应的第一相机位姿和第二相机位姿，确定尺度系数，包括：
根据所述标定板图像的采集时间戳，将所述第一相机位姿与所述第二相机位姿对齐；
将每一所述标定板图像的对齐后的第一相机位姿和第二相机位姿作为特定函数的观测量，寻找所述特定函数的参数的最优估计值；以及
将所述最优估计值作为所述尺度系数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标定码为指定样式的棋盘格标定码；所述至少3帧标定板图像是由相机沿垂直于地面的波浪形轨迹在不同位置采集得到的，所述波浪形轨迹的整体呈圆弧形。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机内参和所述标定板图像，确定所述标定板图像的第一相机位姿，包括：
识别所述标定板图像中的标定码的特征点；
获取每一所述特征点在所述物理空间中的空间坐标；
根据每一所述特征点在所述标定板图像中的像素坐标、每一所述特征点的空间坐标和所述相机内参，确定所述标定板图像的第一相机位姿。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴月鹏，郭彦东，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44