[发明专利]一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法

权利要求书

1.一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法，其特征在于，首先建立环境表达模型；然后对建立的环境表达模型进行完整度评估；利用完整度评估的结果，对环境建模的完成与否进行判断，当满足要求才停止探索，从而提高最终建立的环境表达模型数据的完整度，进而提高单目视觉定位的可靠性；

所述建立的环境表达模型以图的拓扑形式表达；其中图的节点表示已收集到的各个图像；图中的边，表达已有节点的相对关系；每个节点对应建立的模型中一个采集图像；边的建立，通过节点所对应图像的像素数据关联计算得到；

所述的完整度评估包括基于密度的完整度评估和基于分布的完整度评估；

当基于密度的完整度评估满足要求后，才进入基于分布的完整度评估阶段；

总的判断结果：J^termination＝J^distributionJ^density；

所述基于密度的完整度评估具体为：

每采集一个新的图像k，便建立一个新的节点，对该节点可建立的与已有节点间的边数量进行统计，当节点分布密度越高，其可建立的边的数目e_k越多；当可建立的边数量大于给定阈值T^e的情况下，认为密度评估满足要求，从而进入基于分布的完整度评估阶段；判据结果J^density表达为：

所述基于分布的完整度评估的具体过程如下：

A：将当前建立的环境表达模型网格化；

B：在该网格化的环境表达中，所有采集到的图像节点归类到对应的某一个网格中；

C：统计每个网格的图像数量以及图像的分布姿态，评估每个网格中图像采集的分布完整度；

D：根据步骤C所得到的每个网格的分布完整度得分统计整个视觉环境模型的分布完整度得分n^c；

E：结合整个视觉环境模型的分布完整度得分n^c和给定基于分布评估的阈值为T^c，得到分布判据的结果J^distribution。

2.根据权利要求1所述的一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法，其特征在于，所述步骤C中，使用均匀分布的参数化表达作为视觉构图的完整度评估标准；具体步骤如下：

(1)计算每个网格g_i中所采集图像的角度姿态的统计分布；

(2)统计一个网格中所有图像姿态的角度集合的均值及其标准差并将两个数值与理想均匀分布的均值m_ideal和标准差v_ideal计算实际分布参数与理想分布参数之间欧式距离，从而得到已建模模型在该网格的姿态分布与理想的姿态分布间的距离；此处的理想均匀分布，定义为U(-π,π)，从而该U(-π,π)分布的参数化表达m_ideal和v_ideal可得；

(3)根据该距离，评估单个网格中图像采集的分布完整度：

两者距离越大，说明当前建模与理想化建模的情况差别越大，其完整度亦越低；

对于网格g_i的完整度的计算定义为：

3.根据权利要求1所述的一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法，其特征在于，所述步骤D中，根据步骤C所得到的每个网格的分布完整度得分统计整个视觉环境模型的分布完整度得分n^c；计算公式如下：

其中，j为环境中所有网格的个数。

4.根据权利要求1所述的一种通过环境模型完整度评估以提高单目视觉定位可靠性的方法，其特征在于，所述步骤E的具体计算过程如下：

给定基于分布评估的阈值为T^c，进而得到分布判据的结果J^distribution表达为：