地图生成方法、定位方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种地图生成方法、定位方法、系统及计算机可读存储介质。所述地图生成方法包括：将视觉定位地图对其至空间地理坐标系中并计算出每个关键帧在所述空间地理坐标系中的位置信息；利用所述位置信息及主光轴计算每个关键帧相对于空间地理坐标系的方位角信息，以获得所述关键帧朝向信息。所述地图定位方法包括：获取待定位图像的第二属性信息及图像特征；将大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧；基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧；基于图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧。本发明专利技术能够在使用较少地图关键帧进行快速定位的同时，降低视觉地图定位过程中因图像检索产生的错误率。定位过程中因图像检索产生的错误率。定位过程中因图像检索产生的错误率。

【技术实现步骤摘要】
地图生成方法、定位方法、系统及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机计算领域，特别是涉及一种地图生成方法、定位方法及其系统，以及一种计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]地图定位系统是实现机器人导航、增强现实(augmented reality，AR)、自动巡航、自动驾驶等技术的基础，定位可以是在构建好的地图中查找匹配点，进而确认当前所在位置。地图定位系统已经发展了很多年，其技术方案原理可以归纳为：视觉地图生成技术及视觉地图定位技术。
[0003]视觉地图生成技术最常见的是通过运动恢复结构(Structure
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Motion)的技术完成的，主要包括：拍摄场景的图片，提取图像特征进行匹配，进行三角化得到空间三维点，最后使用捆集调整(Bundle Adjustment)技术进行优化。使用该技术生成的视觉地图由三维点云及其图像特征构成。
[0004]视觉地图定位技术就是在根据视觉地图进行定位。将设备相机当前拍摄的图像与视觉地图的三维点云进行特征匹配，得到2D
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉地图生成方法，其特征在于，包括：采集所需要的视频序列及第一属性信息，所述第一属性信息包括第一GPS信息；基于所述视频序列重建视觉定位地图，所述视觉定位地图包括关键帧图像特征及关键帧图像特征对应的三维点云数据；根据所述第一GPS信息将所述视觉定位地图对其至空间地理坐标系中并计算出视觉定位地图中每个关键帧在所述空间地理坐标系中的位置信息；利用所述关键帧在空间地理坐标系中的位置信息及主光轴计算每个关键帧相对于空间地理坐标系的方位角信息，以获得所述关键帧朝向信息；基于所述关键帧朝向更新所述视觉定位地图，更新后的视觉定位地图还包括：所述关键帧朝向信息。2.如权利要求1所述的视觉地图生成方法，其特征在于，所述基于所述视频序列重建出视觉定位地图包括：通过运动结构恢复算法或者即时定位与地图构建算法重建所述视觉定位地图。3.如权利要求1所述的视觉地图生成方法，其特征在于，所述关键帧图像特征包括：总体图像特征及局部图像特征。4.如权利要求1所述的视觉地图生成方法，其特征在于，所述空间地理坐标系包括：指向正东的X轴，指向正北的Y轴及远离地面向上的Z轴；所述利用所述关键帧在空间地理坐标系中的位置信息及主光轴计算每个关键帧相对于空间地理坐标系的方位角信息包括：在每个关键帧的主光轴上选择一个点p(x0,y0,f)，其中(x0,y0)为相机的主点，f为相机焦距；通过坐标系转换将相机坐标系中的关键帧光心o(0,0,0)和点p(x0,y0,f)转换为对应空间地理坐标系中的坐标O(xo,yo,zo)和坐标P(xp,yp,zp)；计算坐标O(xo,yo,zo)和P(xp,yp,zp)组成射线OP相对于X轴的夹角θ，其中：根据如下条件计算出射线OP的方位角信息：如果xp＞xo，当前方位角为(π/2
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θ)；如果xp＜xo，当前方位角为(3π/2
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θ)；如果xp＝xo且yp＞yo，当前方位角为0；如果xp＝xo且yp＜yo，当前方位角为π。5.如权利要求1至4任一项所述的视觉地图生成方法，其特征在于，所述第一属性信息还包括：第一IMU信息；所述视觉地图生成方法还包括：基于所述第一GPS信息和/或第一IMU信息，使用光束法平差校准所述视觉定位地图并更新所述视觉定位地图。6.如权利要求1至4任一项所述的视觉地图生成方法，其特征在于，还包括：将更新后的视觉定位地图网格化以显示。7.一种视觉地图定位方法，基于如权利要求1至6任一项所述的视觉地图生成方法，其特征在于，包括：获取待定位图像的第二属性信息及图像特征，所述第二属性信息包括第二GPS信息及
朝向信息；设定筛选半径，并将大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧，所述筛选半径为筛选常量半径及为所述第二GPS信息设定的设备位置精度值之和；基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧；基于待定位图像的图像特征及关键帧图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧；根据最终筛选出的关键帧图像特征和待定位图特征进行特征匹配，选取该关键帧中有效匹配的图像特征对应的三维点云数据和待定位图像的特征二维坐标信息，通过PNP算法获得待定位图像的设备位姿。8.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧包括：基于待定位图像的朝向信息及所述第一关键帧朝向信息从所述视觉定位地图的第一关键帧中筛选出第二关键帧；所述基于待定位图像的图像特征及关键帧图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧包括：所述基于待定位图像的图像特征及第二关键帧图像特征从第二关键帧中筛选出第三关键帧，所述最终筛选出的关键帧为所述第三关键帧。9.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述基于待定位图像的图像特征及关键帧图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧包括：所述基于待定位图像的图像特征及第一关键帧图像特征从第一关键帧中筛选出第三关键帧；所述基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧包括：基于待定位图像的朝向信息及所述第三关键帧朝向信息从所述视觉定位地图的第三关键帧中筛选出第二关键帧，所述最终筛选出的关键帧为所述第二关键帧。10.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述将大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧包括：将第二关键帧中大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧；所述基于待定位图像的图像特征及关键帧图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧包括：所述基于待定位图像的图像特征及第一关键帧图像特征从第一关键帧中筛选出第三关键帧，所述最终筛选出的关键帧为所述第三关键帧。11.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述基于待定位图像的图像特征及关键帧图像特征从关键帧中筛选出第三关键帧包括：所述基于待定位图像的图像特征及第二关键帧图像特征从第二关键帧中筛选出第三关键帧；所述将大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧包括：将第三关键帧中大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧，所述最终筛选出的关键帧为所述第一关键帧。12.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述将大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧包括：将第三关键帧中大于所述筛选半径的关键帧剔除以得到筛选后的第一关键帧；所述基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧包括：基于待定位图像的朝向信息及所述第一关键帧朝向信息从所述视觉定
位地图的第一关键帧中筛选出第二关键帧，所述最终筛选出的关键帧为所述第二关键帧。13.如权利要求7所述的视觉地图定位方法，其特征在于，所述基于待定位图像的朝向信息及所述关键帧朝向信息从所述视觉定位地图中筛选出第二关键帧包括：基于待定位图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：江晓斌，刘力，李中源，张小军，
申请(专利权)人：视辰信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：