基于深度相机的导航方法、装置、无人车及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种基于深度相机的导航方法、装置、无人车及存储介质，该方法包括：根据目标订单信息和预设优先级规则，获取目标位置；根据所述目标位置、目标园区对应的预设先验地图和所述目标园区对应的实时地图，获取目标无人车的当前位置，其中，所述预设先验地图基于深度相机输出的彩色图和深度图得到，所述实时地图通过对所述预设先验地图进行处理得到；根据所述当前位置和所述目标位置，进行路径规划，获取最佳路径；根据所述最佳路径，将所述目标无人车移动到所述目标位置。本发明专利技术采用深度相机获取深度图，计算机直接获取该深度图即可，不需要进行额外计算，从而降低了对目标无人车的硬件要求，并且提高了导航实时性。并且提高了导航实时性。并且提高了导航实时性。

【技术实现步骤摘要】
基于深度相机的导航方法、装置、无人车及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种基于深度相机的导航方法、装置、无人车及存储介质。

技术介绍

[0002]随着外卖、网上购物等行业的发展，物流配送行业的包裹数量逐年累加。又随着人力成本的不断上升，依靠快递员、外卖员的传统运送成本不仅高且运送效率低。物流配送中最重要的问题便是联系发件人与收件人的两端，消耗了较多的人力与时间成本。虽然通过设置代收点能够解决部分问题，但未根本解决物流压力大、用户收取货难的根本问题，人们渴望更便捷的收发货物方式。
[0003]目前，使用机器人通过自动驾驶技术完成园区内包裹的配送被公认为是解决上述问题的一个有效方案，而SLAM技术是其中的关键技术。目前常用的基于双目相机的点特征视觉SLAM方案，虽然初始化容易，并且可以获取尺寸信息，但是在无人导航应用中，需要构建深度滤波器来获取深度图，以构建稠密的点云地图，但是由于涉及到点云的重建，因此需要消耗大量的硬件资源，并且实时性也不够好。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度相机的导航方法，其特征在于，包括：根据目标订单信息和预设优先级规则，获取目标位置；根据所述目标位置、目标园区对应的预设先验地图和所述目标园区对应的实时地图，获取目标无人车的当前位置，其中，所述预设先验地图基于深度相机输出的彩色图和深度图得到，所述实时地图通过对所述预设先验地图进行处理得到；根据所述当前位置和所述目标位置，进行路径规划，获取最佳路径；根据所述最佳路径，将所述目标无人车移动到所述目标位置。2.根据权利要求1所述的基于深度相机的导航方法，其特征在于，所述预设先验地图基于深度相机输出的彩色图和深度图得到，通过如下步骤获得：根据所述深度相机，获取所述彩色图和所述深度图；根据所述彩色图，进行特征匹配，获取特征点信息；根据所述特征点信息和所述深度图，通过PnP算法进行位姿计算，并进一步获取所述预设先验地图。3.根据权利要求1所述的基于深度相机的导航方法，其特征在于，所述实时地图通过对所述预设先验地图进行处理得到，通过如下步骤获得：根据所述目标无人车的内存中存储关键帧，若检测存在回环，获取回环关键帧；根据所述回环关键帧对应的预设时间段，获取所述预设时间段对应的所述目标无人车的硬盘中关键帧；根据所述回环关键帧和所述预设时间段对应的关键帧，获取最优回环；对所述最优回环中的关键帧的位姿、地图点进行优化，获取所述实时地图。4.根据权利要求3所述的基于深度相机的导航方法，其特征在于，所述目标无人车的内存中存储关键帧和所述目标无人车的硬盘中关键帧，通过如下步骤获得：根据特征点信息，从所述彩色图中选取多个关键帧，所述特征点根据所述深度相机的彩色图和深度图得到；根据相邻两个关键帧之间的特征点重合率，获取每一关键帧的回环可能性；将回环可能性不大于所述预设阈值的关键帧存储在所述目标无人车的硬盘中，将回环可能性大于预设阈值的关键帧存储在所述目标无人车的内存中。5.根据权利要求3所述的基于深度相机的导航方法，其特征在于，所述对所述最优回环中的关键帧的位姿、地图点进行优化，获取所述实时地图，包括如下步骤：对所述对所述最优回环中的关...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛红胜，
申请(专利权)人：深圳市智莱科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：