本申请涉及一种位姿优化方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请的方法进行位姿优化的过程中，先获取初始的位姿初始值数据以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束，而后位姿初始值数据以及位姿之间的相对运动约束，来分别构建旋转数据优化的旋转线性方程式组以及平移数据优化的平移线性方程式组，通过分步求解线性方程式组的方式来分别对旋转以及平移的位姿进行优化，相比非线性的最优化方法，利用线性方程式组的求解方式可以有效降低计算过程复杂度，从而提高位姿优化过程的计算效率。优化过程的计算效率。优化过程的计算效率。
【技术实现步骤摘要】
位姿优化方法、装置、设备和存储介质
[0001]本申请涉及定位导航领域，特别是涉及一种位姿优化方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)技术作为一种前沿技术被广泛应用于移动机器人、无人机、增强现实、自动驾驶等领域，用于实现实时定位以及自动构建大规模高精度地图。即时定位与地图构建技术通过观测数据计算当前时刻与期上一时刻的相对运动来不断递推目标的位姿，实现定位。然而由于传感器观测误差以及采用的计算方法及物理模型的误差，计算的相对运动会有一定偏差，通常单次计算的误差都不大，但是系统长期运行后误差会逐渐累积到不能满足需要的程度。因此通常需要不时的对定位位姿进行全局或局部优化以抑制误差的增长。
[0003]目前一般采用最优化的方法，先建立一个误差代价函数，通过多次迭代搜索代价函数的局部极小值点的方式来获得最优解。此方法计算复杂度较高，耗时过大，难以满足在终端上实现实时计算的需求。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低计算过程复杂度的位姿优化方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种位姿优化方法，所述方法包括：
[0006]获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0007]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；
[0008]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据；
[0009]根据所述旋转估计数据以及所述平移估计数据，获取所述位姿优化目标的位姿优化数据。
[0010]在其中一个实施例中，所述不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括回环约束；
[0011]所述获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括：
[0012]识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据；
[0013]根据所述表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据构建回环约束。
[0014]在其中一个实施例中，所述识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处
于相似位置的位姿初始值数据包括：
[0015]通过视觉词袋或者深度学习，识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据。
[0016]在其中一个实施例中，所述根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：
[0017]获取不同时刻下位姿优化目标对应的位姿初始值数据中的旋转数据，以及所述位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0018]根据所述旋转数据以及所述相对运动约束，构建旋转约束方程式；
[0019]将所述旋转约束方程式中的旋转矩阵替换为所述旋转矩阵对应的单位四元数，而后将所述旋转约束方程式中的四元数乘法转化为矩阵乘法，获得旋转线性方程式组；
[0020]根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据。
[0021]在其中一个实施例中，所述根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：
[0022]获取所述位姿优化目标对应的待优化变量数目；
[0023]当所述相对运动约束的数量大于所述待优化变量数目时，通过最小二乘法求解所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据。
[0024]在其中一个实施例中，所述根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据包括：
[0025]获取不同时刻下位姿优化目标对应的位姿初始值数据中的平移数据，以及所述位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0026]根据所述平移数据以及所述相对运动约束，构建第一平移约束方程式；
[0027]获取所述位姿优化目标对应的初始位置，由所述初始位置构建第二平移约束方程式；
[0028]根据所述第一平移约束方程式以及所述第二平移约束方程式构建平移线性方程式组；
[0029]根据所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据。
[0030]一种位姿优化装置，所述装置包括：
[0031]数据获取模块，用于获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0032]旋转估计模块，用于根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；
[0033]平移估计模块，用于根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据；
[0034]位姿优化模块，用于根据所述旋转估计数据以及所述平移估计数据，获取所述位姿优化目标的位姿优化数据。
[0035]在其中一个实施例中，所述相对运动约束包括回环约束，所述数据获取模块具体用于：识别所述位姿初始值数据中表征处于相似位置的位姿初始值数据；根据所述表征处
于相似位置的位姿初始值数据构建回环约束。
[0036]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：
[0037]获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0038]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；
[0039]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据；
[0040]根据所述旋转估计数据以及所述平移估计数据，获取所述位姿优化目标的位姿优化数据。
[0041]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：
[0042]获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；
[0043]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；
[0044]根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种位姿优化方法，所述方法包括：获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据；根据所述旋转估计数据以及所述平移估计数据，获取所述位姿优化目标的位姿优化数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括回环约束；所述获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括：识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据；根据所述表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据构建回环约束。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据包括：通过视觉词袋或者深度学习，识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：获取不同时刻下位姿优化目标对应的位姿初始值数据中的旋转数据，以及所述位姿初始值数据之间的相对运动约束；根据所述旋转数据以及所述相对运动约束，构建旋转约束方程式；将所述旋转约束方程式中的旋转矩阵替换为所述旋转矩阵对应的单位四元数，而后将所述旋转约束方程式中的四元数乘法转化为矩阵乘法，获得旋转线性方程式组；根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：获取所述位姿优化目标对应的待优化变量数目；当所述相对运动约束的数量大于所述待优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：付伟，谢亮，赖东东，谭明朗，
申请(专利权)人：影石创新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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