【技术实现步骤摘要】
基于描述子的索引树生成及定位方法、装置、设备和介质
[0001]本申请涉及计算机设备
，例如涉及一种基于描述子的索引树生成及定位方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]移动机器人和自主定位的眼镜等设备，在用户第一次使用时就会建立好地图，并且基于该地图构建全局坐标系，以便于设备在下一次使用时能够知悉自身的全局姿态和坐标信息。
[0003]在现有技术中的基于描述子的索引树生成环节，需要计算每张关键帧的全局描述子，然后保存在地图内容当中。当设备有定位需求时，首先加载这些关键帧的全局描述子，通过设备第二观测到的索引图片在存储全局描述子的数据库中查找相似图片，从而获得更小的搜索范围。然而通过实时图片搜索相似图片的方式，容易被环境变化所干扰，引起相似图搜索错误，进而直接影响整个全局定位的准确性。
技术实现思路
[0004]本申请目的在于：提供一种基于描述子的索引树生成及定位方法、装置、设备和介质，其能够提高目标设备定位的准确性。
[0005]为达到上述目的，本申请采用以下技术方案：
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于描述子的索引树生成方法，其中，包括：从目标设备的初始运动信息中提取初始关键帧，并得到所述初始关键帧对应的初始姿态信息；根据所述初始姿态信息得到点云地图以及所述点云地图对应的若干个初始描述子；对所述初始描述子进行维度提取，得到初始降维描述子；对所述初始降维描述子进行聚类，得到若干个聚类中心，根据所述聚类中心形成索引树。2.根据权利要求1所述的基于描述子的索引树生成方法，其中，所述根据所述初始姿态信息得到点云地图以及所述点云地图对应的若干个初始描述子，包括：根据所述初始关键帧生成所述点云地图；在所述初始运动信息中进行特征点提取，将各个所述特征点组合形成所述点云地图；根据所述初始姿态信息得到与所述特征点对应的所述初始描述子，其中，一个所述初始描述子对应一个点云坐标。3.根据权利要求2所述的基于描述子的索引树生成方法，其中，所述根据所述初始姿态信息得到与所述特征点对应的所述初始描述子，包括：识别与所述特征点相邻的两个初始关键帧，根据所述初始关键帧的初始姿态信息，通过线性三角化的方式计算得到三维坐标；通过高斯牛顿算法对所述三维坐标进行优化，得到所述特征点对应的初始描述子，其中，优化后的所述三维坐标即所述初始描述子的点云坐标。4.一种基于索引树的定位方法，其中，所述索引树是根据权利要求1至3中任一项所述的基于描述子的索引树生成方法得到的，所述基于索引树的定位方法包括：获取目标设备采集到的环境图片，提取所述环境图片中的运动特征点以及所述运动特征点对应的第一描述子；对所述第一描述子进行维度提取，得到第一降维描述子；根据所述第一降维描述子，通过预设的索引树查找所述运动特征点对应的索引类别；在所述索引类别下的所述初始降维描述子中选取关联描述子，并通过所述关联描述子得到所述运动特征点在所述点云地图上对应的位置信息。5.根据权利要求4所述的基于索引树的定位方法，其中，所述在所述索引类别下的所述初始降维描述子中选取关联描述子，包括：通过广度优先搜索算法，在所述索引类别下的所述初始降维描述子中识别最大连通子集；将在所述最大连通子集中的初始降维描述子判定为所述运动特征点对应的关联描述子。6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘毅，王泽威，
申请(专利权)人：广州视源人工智能创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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