一种局部SLAM构建方法、全局SLAM构建方法和构建装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种局部SLAM构建方法、全局SLAM构建方法和构建装置，本发明专利技术实施例将云端地图和实时地图进行比较，通过分类模型，得到当前场景的物体分类；基于物体分类进行预测更新；根据预测更新得到子地图。再将局部SLAM构建方法获得的更新子地图进行融合，获得全局地图。通过将物体进行分类，得到动态物体和静态物体，并将动态物体的运动进行预测，根据预测结果得到子地图，可以实时分辨出动态物体。可以实时分辨出动态物体。可以实时分辨出动态物体。

【技术实现步骤摘要】
一种局部SLAM构建方法、全局SLAM构建方法和构建装置


[0001]本文涉及但不限于SLAM构建技术，尤指局部和全局SLAM构建方法、装置和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]目前，同步定位与地图构建(SLAM，Simultaneous Localization And Mapping)是使移动设备在未知的环境中自动创建地图，并根据对自身状态的估计和地图进行自定位的技术。随着近几年机器人、虚拟现实(VR，Virtual Reality)和增强现实(AR，AugmentReality)的快速发展，SLAM技术也越来越受关注。SLAM技术本身还不是很成熟，其存在算法复杂度高、输入的传感器数据融合难度大，系统累积误差难以消除等等技术难点。
[0003]特别是在VR领域，当前VR场景的SLAM建图的主要问题是：1)当前VR应用中，用户活动区域范围一般为手动设定，通过画圈的方式确定可活动区域。但是这些方法的活动区域设定是静态的，当环境发生改变或者有其他目标进入活动区域时不能很好适应。2)当前VR各个用户的SLAM建图是孤立的，不能充分利用建图信息，建立有效的多人协作VR场景。

技术实现思路

[0004]以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0005]本专利技术实施例提供了一种局部SLAM构建方法，包括：在每个周期将云端地图和实时地图输入分类模型，得到当前场景的物体分类；基于物体分类进行预测更新；根据预测更新得到局部子地图。
[0006]进一步地，所述在每个周期将云端地图输入分类模型之前，对云端地图进行解析，解析出初始动态物体和初始静态物体。
[0007]进一步地，所述在每个周期将云端地图和实时地图输入分类模型，得到当前场景的物体分类，包括：将初始动态物体和初始静态物体的位置，与实时地图中的相应位置的物体进行比较；根据比较结果更新动态物体和静态物体的分类，得到更新动态物体和更新静态物体。
[0008]进一步地，所述基于物体分类进行预测更新，包括对更新动态物体进行预测更新。
[0009]进一步地，局部SLAM构建方法还包括：根据局部子地图确定更新后的可活动区域。
[0010]本专利技术实施例还提供了一种全局SLAM构建方法，包括：对多个通过上述方法得到的局部子地图进行融合，得到全局地图。
[0011]进一步地，所述融合包括：采用第二终端的里程计和测量信息在第一终端的局部子地图上对第二终端进行定位，得到第一终端和第二终端的局部子地图的转移矩阵，根据转移矩阵进行融合，得到全局地图。
[0012]进一步地，所述采用第二终端的里程计和测量信息在第一终端的局部子地图上对第二终端进行定位，包括采用增广蒙特卡洛定位方法进行定位。
[0013]进一步地，所述转移矩阵通过以下方法获得：比较第二终端重新定位出来的位姿信息和它原来构建子地图时的位姿信息的时间标记和方差，通过ICP算法进行迭代。
[0014]还一方面，本专利技术实施例还提供一种构建装置，包括：
[0015]输入模块，用于在每个周期将云端地图和实时地图输入分类模型，得到当前场景的物体分类；
[0016]预测模块，用于基于物体分类进行预测更新；
[0017]地图生成模块，用于根据预测更新生成局部子地图。
[0018]进一步地，构建装置还包括：
[0019]融合模块，用于对多个局部子地图进行融合，包括：采用第二终端的里程计和测量信息在第一终端的局部子地图上对第二终端进行定位，得到第一终端和第二终端的局部子地图的转移矩阵，根据转移矩阵进行融合，得到全局地图。
[0020]再一方面，本专利技术实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的局部SLAM构建方法和全局SLAM构建方法。
[0021]本专利技术实施例通过云端地图和实时地图输入到分类模型中，得到当前场景的物体分类，再对物体分类进行预测更新并得到更新的子地图，可以实时分辨出动态物体，从而获得实时的可活动区域。再将局部地图进行融合，获得全局地图，可以为定位及安全提供了重要的基础设施。
[0022]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0023]附图用来提供对本专利技术技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本专利技术的技术方案，并不构成对本专利技术技术方案的限制。
[0024]图1为本专利技术实施例的局部SLAM构建方法的流程图；
[0025]图2为本专利技术实施例的全局SLAM构建方法的流程图；
[0026]图3为本专利技术实施例的构建装置的结构示意图。
具体实施方式
[0027]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0028]在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0029]首先描述本专利技术实施例所涉及的两种SLAM构建方法均包括终端，终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、录像机等移动终端设备，也可以是虚拟场景终端设备(如VR眼镜、MR互动设备等)。终端可包括：处理器、存储器、外围系统、定位模块以及通信模块。这些
部件可在一个或多个通信总线上通信。
[0030]外围系统主要用于实现终端的显示功能以及和用户/外部环境之间的交互功能，例如可包括：显示屏、相机以及传感器模块中的若干个部件。各个控制器可与各自对应的外围设备如显示屏、相机以及传感器等耦合。其中，在一些实施例中，显示屏用于显示图像，该图像可以是二维图像，也可以是三维立体图像，例如在VR中该显示屏为双目立体显示屏；在一些实施例中，相机可以是单目摄像头或双目摄像头或深度摄像头，可以用来获取现实场景的二维图像或者三维图像；在一些实施例中，传感器可包括惯性测量单元IMU，此外还可能包括其他传感器(例如近距感应传感器)。需要说明的，外围系统还可以包括其他I/O外设。
[0031]存储器与处理器耦合，用于存储数据(例如图像数据、点云数据、地图数据、关键帧数据、坐标系转换数据等)、各种软件程序和/或多组程序指令。定位模块用于实现对终端的物理定位，通过定位模块可采集终端的运动数据。定位模块例如可包括WIFI定位模块、蓝牙定位模块、基站定位模块、卫星定位模块中的一个或多个。通信模块集成了发射器和接收器，用于接收和发送射频信号，以便于与其他终端建立通信连接，或者终端与云端服务器建立通信连接。
[0032]如图1所示，本专利技术实施例的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种局部SLAM构建方法，其特征在于，包括：在每个周期将云端地图和实时地图输入分类模型，得到当前场景的物体分类；基于物体分类进行预测更新；根据预测更新得到局部子地图。2.根据权利要求1所述的局部SLAM构建方法，其特征在于，所述在每个周期将云端地图输入分类模型之前，对云端地图进行解析，解析出初始动态物体和初始静态物体。3.根据权利要求2所述的局部SLAM构建方法，其特征在于，所述在每个周期将云端地图和实时地图输入分类模型，得到当前场景的物体分类，包括：将初始动态物体和初始静态物体的位置，与实时地图中的相应位置的物体进行比较；根据比较结果更新动态物体和静态物体的分类，得到更新动态物体和更新静态物体。4.根据权利要求3所述的局部SLAM构建方法，其特征在于，所述基于物体分类进行预测更新，包括对更新动态物体进行预测更新。5.根据权利要求1所述的局部SLAM构建方法，其特征在于，还包括：根据局部子地图确定更新后的可活动区域。6.一种全局SLAM构建方法，包括：对多个通过权利要求1所述方法得到的局部子地图进行融合，得到全局地图。7.根据权利要求6所述的全局SLAM构建方法，其特征在于，所述融合包括：采用第二终端的里程计和测量信息在第一终端的局部子地图上对第二终端进行定位；...

【专利技术属性】
技术研发人员：何风行，张佳宁，张道宁，
申请(专利权)人：北京凌宇智控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：