【技术实现步骤摘要】
本公开涉及用于增强现实设备的具有神经网络的地图辅助惯性测距。
技术介绍
1、视觉测程是用于估计相机相对于起始位置移动的六自由度(6dof)姿态(位置和取向)——以及在一些情况下的速度——的计算机视觉技术。当跟踪移动时，相机通过区域执行导航。视觉测程通过分析来自相机的顺序图像并跟踪出现在顺序图像中的图像中的对象来工作。
2、视觉惯性测距(vio)是使用惯性测量单元(imu)执行的视觉测程。imu具有加速度计和陀螺仪并且输出加速度和旋转速度。为了将这些转换为6dof姿态，存在积分模块，其执行两个积分运算(integrationoperation)以将加速度转换为位置，并且执行一个积分运算以将旋转速度转换为取向。然而，由于imu中的漂移误差以及积分运算加剧了漂移误差，所以从imu输出的数据将导致具有大误差水平的姿态。
3、为了解决该误差，常规vio频繁地更新图像，使得由imu在顺序图像之间测量的变化很小。在一些情况下，常规vio以10hz的速率——即，每0.1秒——拍摄图像。
技术实现思路
1、本文描述的实施方式涉及用于增强现实(ar)系统中的导航的惯性测距。常规vio需要在ar智能眼镜框架上频繁地从面向世界的相机生成图像。这种频繁的图像生成可能存在问题，因为给ar智能眼镜供电的电池可能被快速耗尽。为了在节省电池的同时减轻imu的漂移误差，改进的惯性测距提供从位置附近的地图到图像的定位以导出相机的第一6dof姿态。将第一6dof姿态与第二预测6dof姿态组合，该第
2、在一个一般方面，一种方法可以包括从惯性测量单元(imu)接收imu数据，imu数据包括旋转速度、加速度和温度的值，imu连接到一位置中的智能眼镜设备的框架上的面向世界的相机。所述方法还可以包括接收表示所述位置处的场景的图像的图像数据。该方法还可以包括基于图像数据和位置附近的地图生成imu的第一六自由度姿态数据，第一六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第一位置和取向。该方法还可以包括基于旋转速度和加速度的值生成imu的第二六自由度姿态数据，第二六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第二位置和取向。该方法还可以包括基于第一六自由度姿态数据和第二六自由度姿态数据生成校正的六自由度姿态数据。
3、在另一一般方面，一种计算机程序产品包括非暂时性存储介质，该计算机程序产品包括在由处理电路执行时使处理电路执行方法的代码。该方法可以包括从惯性测量单元(imu)接收imu数据，imu数据包括旋转速度、加速度和温度的值，imu连接到一位置中的智能眼镜设备的框架上的面向世界的相机。所述方法还可以包接收表示所述位置处的场景的图像的图像数据。该方法还可以包括基于图像数据和位置附近的地图生成imu的第一六自由度姿态数据，第一六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第一位置和取向。该方法还可以包括基于旋转速度和加速度的值生成imu的第二六自由度姿态数据，第二六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第二位置和取向。该方法还可以包括基于第一六自由度姿态数据和第二六自由度姿态数据生成校正的六自由度姿态数据。
4、在另一一般方面，一种装置包括存储器以及耦合到所述存储器的处理电路。处理电路可以被配置为从惯性测量单元(imu)接收imu数据，imu数据包括旋转速度、加速度和温度的值，imu连接到一位置中的智能眼镜设备的框架上的面向世界的相机。处理电路还可以被配置为接收表示该位置处的场景的图像的图像数据。处理电路还可以被配置为基于图像数据和位置附近的地图生成imu的第一六自由度姿态数据，第一六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第一位置和取向。处理电路还可以被配置为基于旋转速度和加速度的值生成imu的第二六自由度姿态数据，imu的第二六自由度姿态数据表示imu在世界坐标系中的第二位置和取向。处理电路还可以被配置为基于imu的第一六自由度姿态数据和第二六自由度姿态数据生成校正的六自由度姿态数据。
5、在附图和以下描述中阐述了一个或多个实施方式的细节。根据说明书和附图，其他特征将是显而易见的。
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1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述校正的六自由度姿态数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的状态的每个更新处被输入到所述卡尔曼滤波器中的；以及
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的所述状态的每十个更新处输入的。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，生成所述第二六自由度姿态数据包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述卡尔曼滤波器的状态包括所述IMU的固有参数的值；以及
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述IMU的所述固有参数的值包括所述IMU的温度的值。
8.一种存储指令的非易失性计算机可读存储介质，所述指令在由处理电路执行时使所述处理电路执行方法，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，生成所述IMU的所述校正的六自由度姿态数据包括：
10.根据权利要求9所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，所述
11.根据权利要求10所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，所述第一六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的所述状态的每十个更新处输入的。
12.根据权利要求9所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，生成所述第二六自由度姿态数据包括：
13.根据权利要求9所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，所述卡尔曼滤波器的状态包括所述IMU的固有参数的值；以及
14.根据权利要求13所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，所述IMU的所述固有参数的值包括所述IMU的温度的值。
15.一种装置，包括：
16.根据权利要求15所述的装置，其中，生成所述校正的六自由度姿态数据包括：
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第二六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的状态的每个更新处被输入到所述卡尔曼滤波器中的；以及
18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述第一六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的所述状态的每十个更新处输入的。
19.根据权利要求16所述的装置，其中，生成所述第二六自由度姿态数据包括：
20.根据权利要求16所述的装置，其中，所述卡尔曼滤波器的状态包括所述IMU的固有参数的值；以及
...【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述校正的六自由度姿态数据包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的状态的每个更新处被输入到所述卡尔曼滤波器中的；以及
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的所述状态的每十个更新处输入的。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，生成所述第二六自由度姿态数据包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述卡尔曼滤波器的状态包括所述imu的固有参数的值；以及
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述imu的所述固有参数的值包括所述imu的温度的值。
8.一种存储指令的非易失性计算机可读存储介质，所述指令在由处理电路执行时使所述处理电路执行方法，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，生成所述imu的所述校正的六自由度姿态数据包括：
10.根据权利要求9所述的非易失性计算机可读存储介质，其中，所述第二六自由度姿态数据是在所述卡尔曼滤波器的状态的每个更新处被输入到所述卡尔曼滤波器中的；以及
11....
【专利技术属性】
技术研发人员：张齐跃，卢卡·巴兰，于鸿升，樊丰涛，马赫什·拉马钱德兰，郭超，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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