[发明专利]基于云端的轨迹地图生成方法、装置、设备及应用程序

说明书

本申请实施例提供了一种基于云端的轨迹地图生成方法、装置、设备及应用程序，其中，基于云端的轨迹地图生成的方法包括：获取第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据；对二者进行地图初始化对齐处理，得到二者相互之间的变换关系初值；对二者进行插值处理，得到二者预设的相对应的插值点数据；根据所述相对应的插值点数据及所述变换关系初值确定残差方程并根据所述残差方程得到所述变换关系的最优解；根据所述变换关系的最优解生成轨迹地图，可以基于不同建图方案分别对同一区域的同一运动轨迹采集的轨迹地图数据或相同建图方案对同一区域两次相同的运动轨迹采集的轨迹地图数据进行优化得到高精度的轨迹地图。

技术领域

本申请涉及地图优化处理技术领域，可以应用于云端机器人领域，还可以应用于机器人、无人机避障、导盲领域。特别涉及一种基于云端的轨迹地图生成方法、装置、设备及应用程序。

背景技术

云端机器人是将认知系统放在云里，身体、驱动、传感器放在机器人本体上，通过移动通信将二者连接起来的智能机器人；云端机器人是智能仿人机器人发展的方向。

SLAM(simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建)是这样一种技术：使得机器人和自动驾驶汽车等设备能在未知环境(没有先验知识的前提下)建立地图，或者在已知环境(已给出该地图的先验知识)中能更新地图，并保证这些设备能在同时追踪它们的当前位置。

随着高性能处理器以及多线程架构的发展，基于视觉的实时定位与建图技术又一次在国际学术前沿崭露头角。在基于视觉的SLAM领域，从视觉前端来分，通常分为基于特征的方案和基于直接法的方案，从后端优化来分，又分为基于滤波器的方案和基于优化的方案，从所用的传感器来分，还可以分为单目SLAM、双目SLAM、VIO(Visual-InertialOdometry，视觉惯性里程计)等等。其中，单目SLAM方案由于没有固定的尺度，不能得到真实尺度的地图，且容易出现尺度漂移的问题。双目SLAM方案由于基线长度的限制，很难在室外大景深的场景中得到高精度的地图。

为了得到具有真实尺度的高精度地图，较容易想到的方案是使用多种SLAM方案获得同一个区域的轨迹地图或者多次运行同一个SLAM方案得到同一个区域的轨迹地图，再利用相应的算法去减少误差得到更高精度的地图。但由于特征点和关键帧的随机性以及时间戳系统的差异，最终得到的地图只能是在大致轮廓上相似，很难实现所有细节上的数据同步。

现有的方案都可以得到轨迹地图，但是由于各类方法的特点和局限，通过这些方案得到的轨迹地图又存在诸多的不足。

发明内容

本申请针对现有轨迹地图生成方案的不足，提出了一种基于云端的轨迹地图生成方法、装置、设备及应用程序。

本申请实施例第一方面提供了一种基于云端的轨迹地图生成的方法，包括如下步骤：

获取第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据；所述第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据是采用两种不同的建图方案分别对同一区域的同一运动轨迹采集的轨迹地图数据，或者，是采用相同的建图方案对同一区域两次相同的运动轨迹采集的轨迹地图数据；

对所述第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据进行地图初始化对齐处理，得到所述第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据相互之间的变换关系初值；

对所述第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据进行插值处理，得到所述第一轨迹地图数据和第二轨迹地图数据预设的相对应的插值点数据；

根据所述相对应的插值点数据及所述变换关系初值确定残差方程并根据所述残差方程得到所述变换关系的最优解；

根据所述变换关系的最优解生成轨迹地图。

本申请实施例第二方面提供了一种基于云端的轨迹地图生成的装置，包括：