[发明专利]一种即时定位与建图的方法及装置

权利要求书

1.一种即时定位与建图的方法，其特征在于，包括：

获取俯视图像；

基于深度神经网络确定所述俯视图像中的库位角点，每一个库位角点对应库位的一个定位点；

确定所述库位角点的图像坐标；

基于所述库位角点的图像坐标和第一预设库位宽度确定有效库位；

将所述有效库位的库位角点与地图中的库位的库位角点进行匹配；

确定至少两对相互匹配的库位角点；

基于每对相互匹配的库位角点在所述深度神经网络中的置信度、所述每对相互匹配的库位角点与建图设备的距离和所述每对相互匹配的库位角点在所述地图中被历史观测到的次数确定所述每对相互匹配的库位角点的置信度；

基于如下公式计算位姿变换矩阵：

其中，T_wv为所述建图设备在全局地图坐标系下的位姿变换矩阵；C_k为第k对相互匹配的库位角点的所确定的置信度；T_vi为图像坐标系到建图设备坐标系的变换矩阵；P_{k_i}为第k对相互匹配的库位角点的图像坐标，P_k为第k对相互匹配的库位角点在所述地图上的坐标；

基于所述位姿变换矩阵确定所述建图设备的位姿；

基于所述建图设备的位姿更新所述地图。

2.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述获取俯视图像包括：

获取至少一张视觉图像,

通过逆透视变换将所述至少一张视觉图像转换为至少一张子俯视图像,和

将所述至少一张子俯视图像拼接成所述俯视图像。

3.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述库位角点为库位入口角点。

4.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述基于所述库位角点的图像坐标和第一预设库位宽度确定有效库位包括：

基于所述库位角点的图像坐标和所述第一预设库位宽度确定候选库位，并在所述候选库位中确定所述有效库位。

5.如权利要求4所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述在所述候选库位中确定有效库位包括：

确定所述候选库位的感兴趣区域；

基于所述感兴趣区域，通过深度神经网络对所述候选库位进行分类确定所述有效库位。

6.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述将所述有效库位的库位角点与所述地图中的库位的库位角点进行匹配包括：

对于所述有效库位的每个库位角点，

确定该库位角点与所述地图中的库位的库位角点之间的距离；

判断所述距离是否满足预设条件，是则所述有效库位的库位角点与所述地图中的库位的库位角点相互匹配。

7.如权利要求6所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述预设条件是所述距离在预设阈值范围内，并且所述距离在所述预设阈值范围内最小。

8.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述每对相互匹配的库位角点的置信度与所述距离成反比并与所述次数成正比。

9.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

确定所述俯视图像的有效库位中与所述地图中的库位匹配不上的有效库位；

将与所述匹配不上的有效库位插入所述地图中。

10.如权利要求1所述的即时定位与建图的方法，其特征在于，所述方法进一步包括对所述地图进行优化，所述优化包括以下中的至少一种：

对所述地图中的至少部分库位角点按照预设的位置关系进行拟合；

对所述地图中相互位置差异在预设阈值范围内的库位角点进行权重合并；

对所述地图中的库位线的方向向量进行优化；

基于第二预设库位宽度对所述地图中的库位的库位角点进行优化。

11.一种即时定位与建图装置，其特征在于，包括：

至少一个图像获取设备端口；

至少一个存储设备，所述存储设备包括一组指令；以及

与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器，其中，当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器使所述即时定位与建图装置执行权利要求1-10中任一所述的方法。