[发明专利]描述子地图生成方法、定位方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种描述子地图生成方法，其特征在于，包括：

获取机器人采集的多张图像以及所述机器人采集每张图像时的位置信息；

针对每张图像，获取所述图像的语义分割图，所述语义分割图包括多个语义分割区域；

基于所述语义分割图中的多个语义分割区域生成所述图像的图描述子；

根据所有图像的图描述子和所述位置信息生成描述子地图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义分割图中的多个语义分割区域生成所述图像的图描述子，包括：

获取所述语义分割区域的语义信息；

基于所述语义信息生成所述语义分割图的相邻顶点配对集，其中，顶点表达了所述语义分割图中的语义分割区域；

根据所述相邻顶点配对集生成所述语义分割图的每个顶点的顶点数据集；

针对每个顶点，基于所述顶点的顶点数据集生成所述顶点的图描述矩阵；

将所有顶点的图描述矩阵汇总得到所述图像的图描述子。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述语义分割区域的语义信息，包括：

从所述语义分割图中提取每个语义分割区域的质心信息作为语义信息，所述质心信息包括所述语义分割区域的顶点序号和语义标签。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述语义分割图中的每个像素具有顶点序号和语义标签，所述基于所述语义信息生成所述语义分割图的相邻顶点配对集，包括：

遍历所述语义分割图中任意相邻两个像素点；

在遍历过程中，获取所述相邻两个像素点的顶点序号和语义标签；

在所述相邻两个像素点的语义标签不相同时，将所述相邻两个像素点的顶点序号作为一个相邻顶点配对；

将所述相邻顶点配对存储在预先建立的相邻顶点配对集中。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻顶点配对集生成所述语义分割图的每个顶点的顶点数据集，包括：

确定所述相邻顶点配对集中所包含的顶点序号；

针对每个顶点序号，从所述相邻顶点配对集中确定出所述顶点序号的语义标签、相邻顶点序号的数量以及相邻顶点的顶点序号以作为所述顶点的顶点数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述针对每个顶点，基于所述顶点的顶点数据集生成所述顶点的图描述矩阵，包括：

针对每个顶点，从所述顶点数据集中获取所述顶点的相邻顶点；

采用所述顶点的语义标签以及所述相邻顶点的语义标签生成预设阶数的图描述矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述顶点的语义标签以及所述相邻顶点的语义标签生成预设阶数的图描述矩阵，包括：

初始化图描述矩阵，初始化后的图描述矩阵具有预设阶数并且每一行元素的第一个元素为所述顶点的语义标签；

采用所述顶点的相邻顶点的语义标签确定每一行元素中除了第一个元素以外的元素。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所有图像的图描述子和所述位置信息生成描述子地图，包括：

针对每张图像的图描述子建立图描述子标识；

采用所述图描述子标识、所述图描述子以及所述机器人采集所述图像时的位置信息建立地图节点得到描述子地图。

9.一种定位方法，其特征在于，用于对机器人定位，包括：

获取所述机器人采集的目标图像；

生成所述目标图像的第一图描述子；

从预先建立的描述子地图所包含的多个第二图描述子中确定出与所述第一图描述子距离最近的目标图描述子，所述目标图描述子关联有位置信息；

将所述目标图描述子关联的位置信息确定为所述机器人的定位信息；

其中，所述描述子地图通过权利要求1-8任一项所述的描述子地图生成方法所生成。