[发明专利]定位建图方法及装置、定位方法、装置和系统

说明书

本发明公开了定位建图方法及装置、定位方法、装置和系统。所述方法包括：获取指定地区的样本图像，从样本图像中提取特征点；确定各特征点的定位数据，并进行保存；根据各特征点的定位数据确定各特征点对应的空间区间；为各特征点生成基于词汇树的视觉字典，并在所述视觉字典中记录各特征点对应的空间区间。该技术方案没有采用惯用的关键帧思路，在准备阶段，对指定地区进行区分，在后续匹配时可以依据视觉字典和空间区间进行筛选，大大减少了需要进行匹配的特征点数量，减少了误匹配率，提高了匹配率和效率。

技术领域

本发明涉及视觉全局定位技术领域，具体涉及定位建图方法及装置、定位方法、装置和系统。

背景技术

目前许多场景需要利用到导航功能，例如快递、无人驾驶等等。导航功能高度依赖定位的精度与可靠性，现有技术中的定位技术均存在一些不足，下面是一些示例：在室内场景下可以采用激光传感器进行定位，但在环境条件差的情况下会出现定位失败、精度不高的情况；室外环境下GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)在楼房、树木密集等场景也会出现定位失败。

视觉全局定位技术是一种通过搜集和分析图像信息来为自身所在方位进行判断的技术，这种技术先搜集一些图像作为样本，利用定位时的图像与样本匹配实现定位。在匹配过程中，一种技术构思是基于关键帧和词袋(Bag of Words，也简称为BOW)模型，即先匹配关键帧，再进行后续处理，这也就带来了问题：如果关键帧匹配错误，后续的处理则是在错误的基础上进行，严重影响定位准确度；对于大场景的环境，原始的词袋模型会存在由于地图数据过大而引起的速度慢与误匹配率高等问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的定位建图方法及装置、定位方法、装置和系统。

依据本发明的一个方面，提供了一种定位建图方法，包括：

获取指定地区的样本图像，从样本图像中提取特征点；

确定各特征点的定位数据，并进行保存；

根据各特征点的定位数据确定各特征点对应的空间区间；

为各特征点生成基于词汇树的视觉字典，并在所述视觉字典中记录各特征点对应的空间区间。

可选地，所述确定各特征点的定位数据包括：

获取拍摄所述样本图像的设备的位姿数据；

根据各特征点的深度信息和所述位姿数据计算出各特征点的定位数据。

可选地，所述为各特征点生成基于词汇树的视觉字典包括：

对各特征点进行分类训练，得到关于提取的各特征点的词汇树，建立所述词汇树的各叶子节点与特征点的第一对应关系；

在所述视觉字典中记录所述第一对应关系。

可选地，所述视觉字典的格式为二进制文件。

可选地，所述根据各特征点的定位数据确定各特征点对应的空间区间包括：

将指定地区的地图进行网格化设计，得到多个地图网格；

根据各特征点的定位数据建立各特征点与地图网格的第二对应关系；

所述在所述视觉字典中记录各特征点对应的空间区间包括：在所述视觉字典中记录所述第二对应关系。

依据本发明的另一方面，提供了一种定位方法，包括：

获取初步定位数据和检索用图像；

从所述检索用图像中提取特征点；