定位方法、地图创建方法、定位系统及设备技术方案

本申请公开了一种定位方法、地图创建方法、定位系统及设备，其中，定位方法包括：采集位姿信息及环境图像；利用所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据；根据所述环境图像与所述部分数据，进行定位，以减少定位过程中加载的地图数据量，快速计算出精确位姿，提高定位效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
定位方法、地图创建方法、定位系统及设备


[0001]本申请属于视觉定位
，尤其涉及一种定位方法、地图创建方法、定位系统及设备。

技术介绍

[0002]视觉定位是自动驾驶系统中不可或缺的部分，其中，地图数据更是定位的基石。现有技术中的基于视觉传感器的定位方案中，一般需要一次性加载全量地图数据进行定位，存在加载的地图数据量较大、定位效率较低的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种与现有技术不同的实现方案，以适用于视觉定位的场景。
[0004]具体的，在本申请的一个实施例中，提供了一种定位方法。该方法包括：获取位姿信息及环境图像；利用所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据；根据所述环境图像与所述部分数据，进行定位。
[0005]在本申请的另一个实施例中，提供了一种地图创建方法。该方法包括：获取目标空间的建图数据；基于所述建图数据创建地图，得到建图结果；对所述建图结果进行处理，得到能局部加载的地图数据，以便于在一次定位事件中，能基于位姿信息从所述地图数据中获取部分数据，且能基于该部分数据完成定位。
[0006]在本申请的另一个实施例中，提供了一种定位系统。该定位系统包括自主移动设备及服务端设备；其中：
[0007]所述自主移动设备，用于采集位姿信息及环境图像，向所述服务端设备发送地图数据获取请求；
[0008]所述服务端设备，用于接收到所述地图数据获取请求后，根据所述自主移动设备采集的所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据；将所述部分数据发送至所述自主移动设备；
[0009]所述自主移动设备，还用于根据所述环境图像与所述部分数据，进行定位。
[0010]在本申请的另一个实施例中，提供了一种自主移动设备。该自主移动设备包括：传感器组件、存储器及处理器；其中，
[0011]所述传感器组件，用于采集位姿信息及环境图像；
[0012]所述存储器，用于存储程序；
[0013]所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以用于：
[0014]获取所述位姿信息及环境图像；
[0015]利用所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据；
[0016]根据所述环境图像与所述部分数据，进行定位。
[0017]本申请各实施例提供了一种与现有技术不同的新方案，在采集位姿信息及环境图
像后；利用所述位姿信息，仅从地图数据中获取部分数据；根据所述环境图像与所述部分数据进行定位，在定位过程中，减少了加载的地图数据量，可快速计算出精确位姿，提高了定位效率。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0019]图1a为本申请一实施例提供的定位方法的流程示意图；
[0020]图1b为本申请一实施例提供的定位方法的场景性示意图；
[0021]图1c为本申请一实施例提供的定位方法的原理性示意图；
[0022]图1d为本申请一实施例提供的地图数据创建过程的示意图；
[0023]图2为本申请另一实施例提供的地图创建方法的流程示意图；
[0024]图3a为本申请一实施例提供的定位系统的原理性结构示意图；
[0025]图3b为本申请一实施例提供的定位系统的场景性结构示意图；
[0026]图4为本申请一实施例提供的定位装置的结构示意图；
[0027]图5为本申请一实施例提供的地图创建装置的结构示意图；
[0028]图6为本申请一实施例提供的自主移动设备的原理性结构示意图；
[0029]图7为本申请一实施例提供的服务端设备的原理性结构示意图。
具体实施方式
[0030]首先，在对本申请实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
[0031]共视关系：两张图像观测到同一个特征点(即两张图像中包含有同一特征点)，则这两张图像具有共视关系；或者两个特征点被同一图像观测到(即两个特征点出现在同一图像中)，则这两个特征点具有共视关系。
[0032]特征点：图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点在基于特征点的图像匹配算法中有着十分重要的作用。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体，通过特征点的匹配能够完成图像的匹配。
[0033]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，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034]在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。应当理解，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的元件、设备等，不代表先后顺
序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于监测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果监测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当监测(陈述的条件或事件)时”或“响应于监测(陈述的条件或事件)”。
[0035]还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0036]目前，在自动驾驶系统中，一般基于orb
‑
slam、vins等方案进行视觉定位。申请人通过研究发现，现有技术中的视觉定位一般都是一次性加载全量地图数据进行定位，大大增加了自主移动设备的计算资源消耗；另外，由于计算量过大，计算复杂度高等问题，自主移动设备难以实时输出精确的定位结果，进而影响自主移动设备的稳定性。为此，本申请提供了如下各实施例，以实现一种高效的地图数据调度方案，进而提高定位的准确性及定位效率。
[0037]下面将结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0038]图1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定位方法，其特征在于，包括：获取位姿信息及环境图像；利用所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据；根据所述环境图像与所述部分数据，进行定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图数据包含有多个区域的区域信息以及所述多个区域分别对应的区域地图数据；以及利用所述位姿信息，从地图数据中获取部分数据，包括：获取所述地图数据中的所述多个区域的区域信息；基于多个区域的区域信息，在所述多个区域中确定出所述位姿信息所属的目标区域；获取所述地图数据中所述目标区域对应的区域地图数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地图数据包含有地图拓扑连通层，所述地图拓扑连通层存储有多个拓扑节点的节点信息、与拓扑节点关联的至少一个图像的标识、以及拓扑节点间的连接关系；其中，一个拓扑节点对应所述多个区域中的一个区域；一个拓扑节点的节点信息包含所述拓扑节点对应区域的区域范围信息；存在连接关系的两个拓扑节点分别对应的两个区域相邻；与拓扑节点关联的至少一个图像的标识为该拓扑节点对应区域的区域信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于多个区域的区域信息，在所述多个区域中确定出所述位姿信息所属的目标区域，包括：基于所述地图拓扑连通层中多个拓扑节点的节点信息，计算所述位姿信息所属的目标拓扑节点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述地图数据还包含有信息关联层及空间元素层，其中，所述空间元素层存储有多个定位元素及定位元素对应的坐标信息，定位元素为图像或特征点；所述信息关联层存储有图像与图像间的关联信息、图像与特征点间的关联信息、以及特征点与特征点间的关联信息；以及获取所述地图数据中所述目标区域对应的区域地图数据，包括：从所述地图拓扑连通层中，获取与所述目标拓扑节点关联的至少一个图像的标识；基于所述目标拓扑节点关联的至少一个图像的标识，从所述信息关联层获取与所述至少一个图像的标识存在关联关系的至少一个定位元素的标识；其中，所述定位元素为图像或特征点；根据所述至少一个所述定位元素的标识，从所述空间元素层中获取所述至少一个定位元素，以及所述至少一个定位元素对应的坐标信息；其中，所述目标区域对应的区域地图数据包括：所述至少一个定位元素，以及所述至少一个定位元素对应的坐标信息。6.根据权利要求1至5中任一项所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷傲，马腾，王晨宇，
申请(专利权)人：阿里巴巴新加坡控股有限公司，
类型：发明
国别省市：