视觉里程计、车辆及定位方法技术

本申请提供了一种视觉里程计、车辆及定位方法，涉及人工智能技术领域。其中，视觉里程计包括处理模块和定位模块，处理模块和定位模块相连接，其中：处理模块，用于获取虚拟关键帧集合，虚拟关键帧集合包括多个时刻对应的虚拟关键帧，每个虚拟关键帧包括至少两个相机在相同时刻采集的图像数据；处理模块，还用于基于虚拟关键帧集合获取初始化地图数据，其中，初始化地图数据用于描述空间点，以及目标关联关系，目标关联关系为虚拟关键帧集合的图像数据中包括相同空间点的图像数据的关联关系；定位模块，用于基于初始化地图数据进行定位，确定位姿数据。本申请实施例能够提高视觉里程计的鲁棒性。鲁棒性。鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
视觉里程计、车辆及定位方法


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种视觉里程计、车辆及定位方法。

技术介绍

[0002]视觉里程计通过相机在运动过程中拍摄的一系列连续的图像来解算相机所在载体的位姿数据。目前，视觉里程计基于单目相机和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)的融合实现，IMU可以很好地捕捉高速运动时相机在三个坐标轴上的加速度和旋转信息，辅助相机的定位。然而，基于IMU实现的视觉里程计初始化条件较为严格，位姿约束准确性较差，导致视觉里程计的鲁棒性较差。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种视觉里程计、车辆及定位方法。
[0004]根据本申请的第一方面，提供了一种视觉里程计，所述视觉里程计包括处理模块和定位模块，所述处理模块和所述定位模块相连接，其中：
[0005]处理模块，用于获取虚拟关键帧集合，所述虚拟关键帧集合包括多个时刻对应的虚拟关键帧，每个所述虚拟关键帧包括至少两个相机在相同时刻采集的图像数据；
[0006]所述处理模块，还用于基于所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视觉里程计，其特征在于，所述视觉里程计包括处理模块和定位模块，所述处理模块和所述定位模块相连接，其中：处理模块，用于获取虚拟关键帧集合，所述虚拟关键帧集合包括多个时刻对应的虚拟关键帧，每个所述虚拟关键帧包括至少两个相机在相同时刻采集的图像数据；所述处理模块，还用于基于所述虚拟关键帧集合获取初始化地图数据，其中，所述初始化地图数据用于描述空间点，以及目标关联关系，所述目标关联关系为所述虚拟关键帧集合的图像数据中包括相同空间点的图像数据的关联关系；定位模块，用于基于所述初始化地图数据进行定位，确定位姿数据。2.根据权利要求1所述的视觉里程计，其特征在于，所述目标关联关系包括第一关联关系和第二关联关系，所述第一关联关系为对同一相机的不同时刻的图像数据进行数据关联得到的关联关系，所述第二关联关系为对不同相机的图像数据进行数据关联得到的关联关系。3.根据权利要求2所述的视觉里程计，其特征在于，所述处理模块具体用于：对所述虚拟关键帧集合中的虚拟关键帧进行帧间相似度计算，确定相似关键帧，所述相似关键帧包括相似度大于预设阈值的至少两个虚拟关键帧；对所述相似关键帧进行相对位姿计算，并基于相对位姿计算结果计算重投影误差，得到重投影误差结果；基于所述重投影误差结果确定关联关键帧；将所述关联关键帧中的相同特征的特征描述子设置为同一特征描述子；其中，所述第二关联关系用于表征所述关联关键帧中的相同特征的特征描述子为同一特征描述子。4.根据权利要求3所述的视觉里程计，其特征在于，所述处理模块还用于：确定所述虚拟关键帧集合中包含相同空间点的图像数据对应的目标相机；基于车体的全局位姿、所述目标相机在车体坐标系下的相机位姿及包含所述相同空间点的图像数据的像素特征，确定目标函数；基于所述目标函数对所述初始化地图进行优化处理，其中，所述目标函数为用于优化所述初始化地图的优化函数。5.根据权利要求3所述的视觉里程计，其特征在于，所述处理模块具体用于：分别将所述虚拟关键帧集合中的虚拟关键帧输入词袋模型，获得所述虚拟关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：王璀，
申请(专利权)人：北京集度科技有限公司，
类型：发明
国别省市：