[发明专利]协作式同步定位与地图构建的方法、系统及交互系统

说明书

本发明公开了一种协作式同步定位与地图构建方法、系统及交互系统。方法包括：云端服务器获取初始场景中的初始全局地图以及初始全局重建三维模型；接收各移动终端发送的初始场景中的信息及初始化请求，根据初始场景中的信息和初始全局地图，将与该初始场景中的信息所对应的移动终端初始化；接收各移动终端发送的新的局部关键帧，并更新初始全局地图和初始全局重建三维模型，以获得扩展全局地图和扩展全局重建三维模型；根据扩展全局地图、扩展全局重建三维模型以及新的局部关键帧，更新与该局部关键帧所对应的移动终端的位姿信息，以完成同步定位与地图构建。可以实现各移动终端的协同工作，同时系统实时性、稳定性和鲁棒性都很强。

技术领域

本发明涉及同步定位与地图构建技术领域，特别涉及一种协作式同步定位与地图构建的方法、一种协作式同步定位与地图构建的系统和一种协作式同步定位与地图构建的交互系统。

背景技术

目前，同步定位与地图构建(SLAM，Simultaneous Localization And Mapping)是使移动设备在未知的环境中自动创建地图，并根据对自身状态的估计和地图进行自定位的技术。随着近几年机器人、虚拟现实(VR，Virtual Reality)和增强现实(AR，AugmentReality)

的快速发展，SLAM技术也越来越受关注。SLAM技术本身还不是很成熟，其存在算法复杂度高、输入的传感器数据融合难度大，系统累积误差难以消除等等技术难点。所以目前对SLAM技术的研究多以单个设备的SLAM算法为主，对多设备协同工作的SLAM系统研究的很少。

多设备协作SLAM系统是指由若干个移动设备组成，同时在场景中运行，通过协作进行地图构建和定位，并可以协同完成其他工作的系统。协作式SLAM系统是一项难度很大的课题，但它一定是SLAM技术发展的必然趋势，对机器人、虚拟现实和增强现实等领域的发展有着重要的意义。

中国专利申请CN 105869136 A公开了“一种基于多摄像机的协作式视觉SLAM方法”，该方法中，首先在初始化系统时假定所有的摄像机观测相同的初始场景，然后使用KLT跟踪器对系统中摄像机的每一帧进行特征点的监测和跟踪，接着通过最小化重投影误差来计算摄像头姿态。该方法中每个摄像头独立工作，同时使用静态和动态的点来同步获取所有摄像机的姿态，对不同摄像机的同一帧的三维位置和跟踪特征点重新进行三角测量，然后经过分类的动态和静态的点来估计所有具有视角重叠的摄像机的姿态，将具有视角重叠的摄像机分成同一组并协同工作来进行映射和定位；当摄像机相遇或分离时，摄像机组可以合并和拆分，最终实现摄像机的姿态估计、静态点的地图构建及动态点的三维轨迹跟踪。该方法存在以下不足：一方面该方法在初始化时假定所有的摄像机观测相同的初始场景，这样就大大限制了该方法的灵活性，同时使得初始化难度很大；另一方面对不同摄像机的同一帧三维位置和跟踪特征点重新进行三角测量有两个问题，一是数据帧的同步很难实现，二是三角测量的算法复杂性较高，系统实时性很难保证；还有该方法的协作仅体现在地图构建上，设备之间的任务协作无法实现。

中国专利申请CN 105143821 A公开了“依据SLAM地图的广域定位”，该方法用一个或多个图像来初始化本地环境的基于关键帧的SLAM地图；从移动装置将第一关键帧发送到服务器，以及在移动装置处接收来自服务器的第一全球定位响应；在移动装置处确定移动装置在本地环境内的相应定位，服务器可以从移动装置接收关键帧，并且通过使从所述移动装置接收到的关键帧特征与服务器地图特征匹配来在服务器地图内定位所述关键帧。该方法存在以下不足：一方面是方法中的全球定位所指的广域地图的实现方法不明确，同时方法中也指出客户端可以独立于服务器的服务器地图创建SLAM地图，也会导致不同客户端的SLAM地图的坐标系统不统一，进而无法实现在广域范围内的定位；另一方面该方法中服务器端只是维护广域地图的关键帧、特征点、带有3D位置信息的描述等，并没有存储每个客户端的SLAM信息，也就无法实现客户端之间的任务协作，同样仅能实现构建地图方面的协作。