VO可靠性评估方法、模型训练方法、装置、设备及产品制造方法及图纸

本公开实施例涉及一种VO可靠性评估方法、模型训练方法、装置、设备及产品，通过获取图片序列以及采集图片序列的真实轨迹和真实位姿，将图片序列输入VO处理装置中，获取VO处理装置在处理图片序列时的内部变量以及采集设备的估计轨迹和估计位姿；通过真实轨迹和真实位姿、估计轨迹和估计位姿确定VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差，基于VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差来确定VO处理装置在处理各图片时的可靠性标签；从而通过VO处理装置处理图片序列时的内部变量和可靠性标签训练VO可靠性评估模型。本公开实施例基于训练得到的VO可靠性评估模型能够提高VO可靠性评估的准确性。估模型能够提高VO可靠性评估的准确性。估模型能够提高VO可靠性评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
VO可靠性评估方法、模型训练方法、装置、设备及产品


[0001]本公开实施例涉及AR导航
，尤其涉及一种VO可靠性评估方法、模型训练方法、装置、设备及产品。

技术介绍

[0002]增强现实(Augmented Reality，简称AR)导航技术是一种将真实世界的视觉信息融入导航界面的导航技术。通过AR导航技术能够给用户带来沉浸式的导航感受，提高定位精度。目前，在AR导航技术中，通过视觉里程计(Visual Odometry，简称VO)和步行者航位推算(Pedestrian Dead Reckoning，简称PDR)进行融合定位是一种重要的定位方案。然而，在该方案中需要实时的对VO的可靠性进行评估，评估结果将输入PDR等模块使用，因此，评估的准确性将直接影响PDR等模块及最终融合定位方案的精度。因而，如何提高VO可靠性评估的准确性是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种VO可靠性评估方法、模型训练方法、装置、设备及产品。
[0004]本公开实施例的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种VO可靠性评估模型的训练方法，其中，包括：获取图片序列以及采集设备在采集所述图片序列时的真实轨迹和真实位姿；将所述图片序列输入VO处理装置进行处理，获取所述VO处理装置在处理所述图片序列的过程中的内部变量以及所述采集设备的估计轨迹和估计位姿；基于所述真实轨迹和所述真实位姿、所述估计轨迹和所述估计位姿，确定所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差；基于所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差，确定所述VO处理装置在处理各图片时的可靠性标签；基于所述VO处理装置在处理所述图片序列的过程中的内部变量和所述VO处理装置在处理各图片时的可靠性标签训练VO可靠性评估模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述真实轨迹和所述真实位姿、所述估计轨迹和所述估计位姿，确定所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差，包括：基于所述采集设备在采集各图片时的真实轨迹和真实位姿，确定所述采集设备在采集各图片时的第一安装角；基于所述采集设备在采集各图片时的估计轨迹和估计位姿，确定所述采集设备在采集各图片时的第二安装角；对于每个图片，将采集所述图片时的所述第一安装角和所述第二安装角之间的偏差确定为所述VO处理装置在处理所述图片时的安装角误差。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述真实轨迹和所述真实位姿、所述估计轨迹和所述估计位姿，确定所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差，包括：对所述真实轨迹和所述估计轨迹进行对齐处理，得到两条轨迹上的轨迹点之间的对齐关系，其中相互对齐的轨迹点对应于图片序列中的同一张图片；基于所述采集设备在真实轨迹的第一轨迹点和第二轨迹点上的真实位姿，确定所述采集设备在所述第一轨迹点上采集图片时的第一相对位姿；根据所述采集设备在所述估计轨迹的第三轨迹点和第四轨迹点上的估计位姿，确定所述采集设备在采集所述图片时的第二相对位姿，其中，所述第三轨迹点和所述第一轨迹点对齐，所述第四轨迹点和所述第二轨迹点对齐；将所述第一相对位姿和所述第二相对位姿之间的偏差，确定为所述VO处理装置在处理所述图片时的相对位姿误差。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差，确定所述VO处理装置在处理各图片时的可靠性标签，包括：针对每张图片，将所述VO处理装置在处理所述图片时的安装角误差与第一预设阈值进行比较，将所述VO处理装置在处理所述图片时的相对位姿误差与第二预设阈值进行比较；响应于所述安装角误差小于第一预设阈值，所述相对位姿误差小于第二预设阈值，确定所述VO处理装置在处理所述图片时的可靠性标签为可靠；响应于所述安装角误差大于或等于第一预设阈值，或者所述相对位姿误差大于或等于第二预设阈值，确定所述VO处理装置在处理所述图片时的可靠性标签为不可靠。
5.根据权利要求1
‑
4中任一项所述的方法，其中，所述基于所述VO处理装置在处理所述图片序列的过程中的内部变量和所述VO处理装置在处理各图片时的可靠性标签训练VO可靠性评估模型之前，所述方法还包括：对所述VO处理装置在处理各图片时的内部变量进行标准化处理和/或数据增强处理。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述真实轨迹和所述真实位姿、所述估计轨迹和所述估计位姿，确定所述VO处理装置在处理各图片时的安装角误差和相对位姿误差之后，所述方法还包括：对于VO处理装置在处理每张图片时的安装角误差和相对位姿误差，将所述安装角误差与第三预...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳栋，韩冰，张涛，庄浩，陈浩，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：