[发明专利]即时定位与地图构建的优化方法及装置

说明书

本发明提供了一种即时定位与地图构建的优化方法及装置。所述即时定位与地图构建的优化方法包括：获取待处理图像的稳定性特征；屏蔽相似的所述稳定性特征，以根据屏蔽后的所述稳定性特征构建初始地图和位置；根据所述稳定性特征，追踪初始化处理后的所述待处理图像；根据所述稳定性特征，对构建的所述地图和位置进行优化处理。本技术方案获取待处理图像的稳定性特征，一方面可以根据屏蔽相似的所述稳定性特征，对地图和位置进行初始化处理，另一方面可以根据所述稳定性特征，追踪和优化所述待处理图像，由于稳定性特征是根据物体的属性获得的，比较稳定，因此这样在地图和位置益初始化、追踪及优化过程中可以有效防止特征的丢失。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种即时定位与地图构建的优化方法及装置。

背景技术

即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，SLAM)，也称为CML(Concurrent Mapping and Localization),是指机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图自主定位和导航。基于视觉传感器定位方式，是近些年国内外研究的一个热点，它又分为单目、双目和多目定位。目前，对于单目SLAM方法的研究着重于在室内或道路场景下，提高定位与构图的速度与准确性。在这些场景中，特征大部分是可区分的，因此很容易根据匹配的特征或像素来估计相机姿态。然而，在很多场景中，并不容易区分特征，这样会导致尺度漂移和追踪丢失的问题。

传统技术中，解决这一问题的方法有间接法(ORB-SLAM)、直接法(lsd-SLAM)等。其中，间接法在大多数场景中都做得很好，并且包含了包括重新定位在内的完整功能，但其很大程度上依赖于特征提取和特征匹配。直接法直接使用实际的传感器值，但在大场景中很难解决规模漂移和重新定位的问题。

发明内容

本发明提供即时定位与地图构建的优化方法及装置，以为解决背景技术中提出的一个或多个技术问题提供一种有益的选择。

作为本发明的一个方面，本发明实施例提供一种即时定位与地图构建的优化方法，包括：

获取待处理图像的稳定性特征；

屏蔽相似的所述稳定性特征，以根据所述稳定性特征构建初始地图和位置；

根据所述稳定性特征，追踪初始化处理后的所述待处理图像；

根据所述稳定性特征，对构建的所述地图和位置进行优化处理。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第一实施方式中，所述稳定性特征包括以下至少一种特征：角点、形状、大小、颜色。

结合第一方面的第一实施方式，本发明实施例在第一方面的第二实施方式中，屏蔽相似的所述稳定性特征，以用于地图和位置进行初始化处理，包括：

获取所述稳定性特征的子特征；

将所述子特征进行聚类处理，以获得其中相似度大于预设阈值的子特征；

屏蔽所述相似度大于预设阈值的子特征。

结合第一方面的第一实施方式，本发明实施例在第一方面的第三实施方式中，屏蔽相似的所述稳定性特征，以用于地图和位置进行初始化处理，包括：

采用预设机器学习模型分割所述待处理图像的相似稳定性特征区域，以屏蔽所述相似稳定性特征区域；其中，所述相似稳定性特征区域中的稳定性特征的相似度大于预设阈值。

结合第一方面，本发明实施例在第一方面的第四实施方式中，根据所述稳定性特征，对构建的所述地图和位置进行优化处理，包括：

根据所述待处理图像所指示的物体的追踪情况，采用对应的修正方法来修正所述地图和位置的尺度漂移。