【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地图构建，具体是一种用于视觉定位的高精地图构建方法及装置。
技术介绍
1、在机器人/汽车/自动驾驶行业，对机器人/汽车自身的实时定位通常会依赖事先建立的高精地图实现。一种常见的定位模式为激光雷达定位，即通过将当前时刻激光雷达获取的点云帧数据与高精地图匹配获取当前定位数据。这是一种高精度的全局定位模式，也是行业中最广泛应用的定位模式。它最主要的缺点为所需的激光雷达传感器成本高，并且在退化场景中(如长走廊、隧道、广场等)往往不能实现良好定位。这些问题限制了定位算法的大规模商业应用。
2、视觉定位算法是对激光定位算法的一个替代算法。相机的成本很低，而且视觉定位依赖于环境纹理信息而不是结构化信息，因此在退化场景中也能实现良好性能。当采用视觉定位算法时，视觉高精地图的构建是其实现的前提。一个常见的视觉地图构建方法为sfm算法，即通过一系列根据时间顺序有序排列照片恢复环境3d结构信息的方法；另一个常见算法为全局视觉三维重建，即在若干张具有共视关系的图片中，利用具有匹配关系的特征点求解照片位姿和恢复特征3d坐标。这两者的主要...
【技术保护点】
1.一种高精地图构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的高精地图构建方法，其特征在于，步骤1中，所述创建当前视觉帧具体为：
3.根据权利要求2所述的高精地图构建方法，其特征在于，在当前视觉帧中，每一图层上的最大视觉特征点数为：
4.根据权利要求2所述的高精地图构建方法，其特征在于，当前视觉帧的位姿确定过程为：
5.根据权利要求1或2或3所述的高精地图构建方法，其特征在于，步骤2中，所述帧-帧匹配的过程为：
6.根据权利要求1或2或3所述的高精地图构建方法，其特征在于，步骤3中，所述帧-地
【技术特征摘要】
1.一种高精地图构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的高精地图构建方法，其特征在于，步骤1中，所述创建当前视觉帧具体为：
3.根据权利要求2所述的高精地图构建方法，其特征在于，在当前视觉帧中，每一图层上的最大视觉特征点数为：
4.根据权利要求2所述的高精地图构建方法，其特征在于，当前视觉帧的位姿确定过程为：
5.根据权利要求1或2或3所述的高精地图构建方法，其特征在于，步骤2中，所述帧-帧匹配的过程为：
6.根据权利要求1或2或3所述的高精地图构建方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：安向京，胡瑞琪，余辉亮，
申请(专利权)人：广州行深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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