【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于立体匹配以及双目深度估计领域。
技术介绍
1、随着社会的不断进步和人工智能技术的快速发展，自主智能机器人受到了广泛关注。移动机器人作为自主智能机器人的一种，应用领域众多，如仓储物流、自动驾驶、服务机器人等。以往的机器人的工作一般是按照预先设置好的轨迹，在已知环境中的效果较好，但对于未知的环境往往难以处理。机器人如何感知新的环境成为一个非常重要的问题。
2、视觉在人类对于环境场景中信息的获取上有着极为重要的作用，大概占总信息获取量的百分之七十五以上。通过视觉，人类可以知道所处环境的三维相关信息，从而可以判断该环境中所有物体的形状、大小和位置等信息，所以将视觉传感器应用于机器人是一个必不可少的环节，亦即机器视觉。机器视觉的目标是通过相机模拟人的眼睛来认知并探索世界，其最重要亦为最基本的一步是对外部世界信息的获取，视觉传感器主要有单目相机、双目相机和rgb-d相机。单目相机无法单独地从一幅图像中恢复出周围环境的尺度信息，rgb-d相机在室外环境中容易受到光照环境的影响，而双目相机可以做到通过数学方法得到准确的尺度信息...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度多种类代价体积的实时立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述左右RGB图像输入端到端视差预测模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征提取模块从所述左右RGB图像中获取三个尺度的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述代价体积构建模块在所述三个尺度上分别融合左右RGB图像的特征图，获得所述三个尺度大小的代价体积，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述代价聚合模块对最小...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度多种类代价体积的实时立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述左右rgb图像输入端到端视差预测模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征提取模块从所述左右rgb图像中获取三个尺度的特征图，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述代价体积构建模块在所述三个尺度上分别融合左右rgb图像的特征图，获得所述三个尺度大小的代价体积，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述代价聚合模块对最小尺度的代价体积用3d卷积进行聚合，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述视差预测模块从聚合...
【专利技术属性】
技术研发人员：张金会，吕千一，张亚凯，魏嘉桐，蔡吉山，李思杭，孟焕，邵之玥，赵凯，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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