[发明专利]一种定位方法、装置及系统

说明书

本申请公开了一种定位方法、装置及系统，用于基于深度相机获取VSLAM定位真值。本申请提供的一种定位方法包括：确定多个检测相机与检测目标的距离数据；所述检测目标为实际检测目标的特征物；根据所述多个检测相机与检测目标的所述距离数据，确定所述检测目标的世界坐标。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种定位方法、装置及系统。

背景技术

目标追踪和定位是机器人研究领域中的重要研究内容。机器人在运动过程中，首先需要准确获取周围环境信息以及自身位置，才能顺利进行路径规划和自主导航等任务，这些功能的实现依赖于视觉同步定位和建图(Visual Simultaneous Localization andMapping，VSLAM)技术。

通常，VSLAM算法输出要与真值比较才能了解算法的效果，例如：定位的精度、轨迹、建图的偏移等，而真值的获取是这一过程的关键。然而，目前评判VSLAM算法效果的方式并没有统一的标准。

发明内容

本申请实施例提供了一种定位方法、装置及系统，用以基于深度相机获取VSLAM定位真值，即本申请中检测目标的世界坐标。

本申请实施例提供的一种定位方法，包括：

确定多个检测相机与检测目标的距离数据；所述检测目标为实际检测目标的特征物；

根据所述多个检测相机与检测目标的所述距离数据，确定所述检测目标的世界坐标。

由于无人车的形状复杂并且特征不够明显，直接通过图像识别来检测和追踪无人车难度较大并且效果不佳，因此，本申请通过在无人车上放置特征物(即检测目标)的方式来识别无人车，简化了检测模型，可以通过追踪特征物间接追踪无人车，比基于检测物本身的目标追踪更加简单易行，且不需要额外的传感器。

可选地，通过如下方式确定每一检测相机与检测目标的距离：

确定检测目标在检测相机输出的彩色图像中的像素点坐标；

基于所述像素点坐标，并根据检测相机输出的深度图像确定检测相机与检测目标的距离；所述深度图像通过检测相机中基于机器人操作系统ROS的图像校准开发包图像校准后与所述彩色图像相对应。

本申请采用的检测相机可以为英特尔公司发布的RealsenseD435深度相机，所述深度相机的深度距离精度大概是1％以内，即1m的误差大概在1cm以内，但并不是所有的像素点都有深度值，所有的深度也并非准确，因此可以通过深度相机的post-processing选项来减少深度图像中不准确的像素点，提高深度值的精度，保证计算结果的准确性；由于本申请采用的深度相机的深度视角比彩色视角更大，所以在深度图像与彩色图像分辨率相同的情况下，彩色图像与深度图像中的像素点并非一一对应，因此还需要图像校准，本申请采用的RealsenseD435深度相机具有图像校准功能。

本申请中的检测相机可以输出彩色图像和深度图像，首先通过所述彩色图像对特征物进行识别，例如识别特征物的形状，通过所识别出的形状选择特征物所在区域；然后根据在所述彩色图像对应的深度图像中读取深度图像中的像素点，得到检测相机与特征物之间的距离。

可选地，通过如下方式确定所述检测目标在检测相机输出的彩色图像中的像素点坐标：

将所述彩色图像转换成OpenCV视觉库中的mat图像存储格式；

将所述彩色图像从所述mat图像存储格式转换成机器视觉集成开发环境Halon中的HImage图像存储格式；

通过Halon中的集成算子确定所述检测目标在检测相机输出的彩色图像中的像素点坐标。

可选地，分别确定三台检测相机与检测目标的距离；