[发明专利]基于视觉的拓扑地图生成方法

说明书

本发明公开了基于视觉的拓扑地图生成方法，包括：获取图像信息，基于图像信息以预定频率抽取图像帧；基于图像帧预处理得到关键帧，判断当前是否产生回环，若产生回环，矫正当前已有拓扑地图，如果关键帧是本次建图运行过程中的第一帧图像，则在其所在位置设置拓扑节点；其他拓扑点的判别方式包括两种：一是比较图像信息与已有拓扑地图中最新加入的拓扑节点的图像，判断两幅图像的描述符相似度是否低于第一阈值，如果低于第一阈值，则将关键帧的图像所在位置作为新的拓扑节点加入拓扑地图，存储当前帧。二是判断连续若干帧的角度信息相对于上一拓扑节点是否大于第二阈值，大于则将关键帧的图像所在位置作为新的拓扑节点加入拓扑地图，存储当前帧。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，特别是一种基于视觉的拓扑地 图生成方法。

背景技术

无人系统如自动驾驶无人车、无人机等，是利用系统内置的传感 器，对系统的行驶状态进行获取和描述，并利用所获得的信息完成自 主导航任务的系统。一般无人系统所用到的传感器包括激光、雷达、 摄像机、IMU等。由于激光、雷达等价格昂贵，摄像机的价格相对较 为低廉，基于计算机视觉技术的导航技术得到广泛研究与应用。

即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SALM)技术，是指搭载有特定传感器的系统，通过运动估 计自身的状态，在运动过程中建立包括周围环境信息的地图。当我们 主要采用摄像机作为输入传感器时，该系统称为视觉SLAM系统。例 如ORB-SLAM系统，是一套基于单目、双目以及RGB-D的完整方案， 可以实现地图重用、回环检测以及重新定位的功能。但是当前的视觉 SLAM方法存在计算量大、内存占用多、对光照等外部条件敏感等问 题，使SLAM系统的整体性能下降。尤其是当系统搭载在移动智能体 上使用时，传统的视觉SLAM技术建立地图时需要存储大量的信息， 如大量特征点等，随着工作时间的增长，系统的运算量会越来越大， 负载越来越大。现有视觉SLAM方法不满足移动端计算能力有限、内 存占用少的要求。

为了完成无人系统的导航任务，我们首先需要建立出可导航的地 图，目前，对环境空间的表示方法大体上可以分为度量地图和拓扑地 图两种。度量地图又分为稀疏和稠密两种，但是两种都需要耗费大量 的存储空间。相对度量地图，拓扑地图更强调地图元素之间的关系。 拓扑地图由边和节点组成，忽略大量详细、繁琐的信息，只考虑节点 的连通性，表达更为紧凑、简洁，并且也能够很好的完成节点与节点 间的导航。在大环境范围的导航问题中，系统对位置精度的要求比较 低，这种情况下，相比度量地图，拓扑地图拥有省计算、省空间的优 点。但是在现有方法中，生成拓扑地图缺少有效的逻辑，生成的节点 对空间的表示效率也比较低。

在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景 的理解，因此可能包含不构成在本国中本领域普通技术人员公知的现 有技术的信息。

发明内容

针对现有技术中存在的计算量大、占用存储空间多等问题，本发 明提出一种基于视觉的拓扑地图生成方法，利用视觉信息建立出精简 高效的可导航地图，使拓扑地图的表示效率高、系统运行速度快、占 用内存空间小。

本发明的目的是通过以下技术方案予以实现，一种基于视觉的拓 扑地图生成方法包括以下步骤：

一种基于视觉的拓扑地图生成方法，所述方法包括以下步骤：

第一步骤中，获取图像信息，基于所述图像信息以预定频率抽取 图像帧；

第二步骤中，基于所述图像帧图像预处理得到关键帧，判断当前 是否产生回环，若产生回环，矫正当前已有拓扑地图，如果关键帧是 本次建图运行过程中的第一帧图像，则在其所在位置设置拓扑节点；

第三步骤中，比较所述图像信息与已有拓扑地图中最新加入的拓 扑节点的图像，判断两幅图像的描述符相似度是否低于第一阈值，如 果低于第一阈值，则将所述关键帧的图像所在位置作为新的拓扑节点 加入拓扑地图，存储当前帧，进入第六步骤，否则，进入第四步骤；