[发明专利]一种基于深度图编码的重定位与回环检测方法

说明书

本发明公开了一种基于深度图编码的重定位与回环检测方法。本发明利用RGB‑D相机拍摄出来的深度图,结合所估计的相机位姿来辅助判断回环检测和重定位，即用随机蕨编码的方法对深度图进行编码，比较当前帧深度图与历史关键帧深度图的编码相似性，同时利用两帧图像所估计的相机位姿比较拍摄两帧图像时相机的空间位置相似性，通过当前帧与历史帧的编码相似性与空间位置相似性从而判断相机是否回到了之前到过的区域。本发明在原有的建立在彩色图像的方法上结合新型传感器所带来的深度信息，提供更加稳定的重定位和回环检测效果。并且对图像进行了编码，避免了考虑整幅深度图的信息，大大减小了计算量。同时还考虑了相机位姿，避免了判定结果假阳性的问题。

技术领域

本发明属于计算机视觉的领域，尤其针对SLAM(即时定位与地图构建),具体涉及一种基于深度图编码的重定位与回环检测方法。

背景技术

即时定位与地图构建的实现大致流程为根据设备所搭载的相机在运动过程中拍摄图像，并进行逐帧处理，帧间比较，然后估计出相机的位置的帧间相对变化，依此估计出相机(设备)的运动轨迹，最后由新观测到的帧根据估计出的位姿对地图进行更新。然而，相机在运动过程中，可能会出现导致跟踪失败的情况，如果未能检测出此情况，用错误的位姿去进行了地图的更新，甚至可能毁掉现有的已建立好的地图，而如果跟踪失败能被检测到，那么就能及时阻止对地图的修改，并通过重定位技术在后续的某一时刻重新跟踪相机。由于传感器的误差而导致的累计误差也可能会导致估计的相机轨迹一点点的偏离，最后相机回到了以前到过的地方，真实轨迹形成了一个闭环，但系统估计出来的轨迹可能偏差较大，无法形成闭环。这时回环检测就能将检测出的信息发给后端，由后端进行优化，尽可能减少累计误差带来的影响。

现有的业界提出的重定位与回环检测方案主要是建立在彩色相机拍摄出的彩色图下的，主要基于特征点的方法，通过历史关键帧与当前帧的特征点的对比，从而判断相机是否回到历史区域。但由于彩色图像的特征提取受图片纹理信息的影响较大，在实际应用场景中往往难以满足要求，如低光照、快速运动导致的模糊图像、大白墙等无纹理区域，重定位与回环检测算法的精度在这些场景下会显著降低。

发明内容

本发明的目的是改进由彩色图片信息退化导致的重定位与回环检测误差增大甚至失败的问题。

本发明创新性地使用深度图匹配来实现回环检测和重定位。本发明利用RGB-D相机拍摄出来的深度图,结合所估计的相机位姿来辅助判断回环检测和重定位，即用随机蕨编码的方法对深度图进行编码，比较当前帧深度图与历史关键帧深度图的编码相似性，同时利用两帧图像所估计的相机位姿比较拍摄两帧图像时相机的空间位置相似性，通过当前帧与历史帧的编码相似性与空间位置相似性从而判断相机是否回到了之前到过的区域。本发明步骤如下：

步骤1：预处理

1.1生成随机蕨。确定所需随机选的随机蕨个数N，并随机生成各随机蕨所对应的深度图像像素坐标点位置：

第i+1个蕨的坐标为(x_i,y_i),width,height为深度图片的宽和高，x_i的范围在0到width之间，出现在每个值的概率为y_i的范围在0到height之间，出现在每个值的概率为

1.2选取关于深度信息的K个阈值,用于对深度图像进行编码。

Z_j＝z₁z₂z₃…z_k j∈[0,N)