[发明专利]基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备

说明书

本申请提供一种基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备。该方法包括：基于深度里程计、视觉里程计和第三里程计确定当前帧的融合位姿；确定与当前帧匹配的多个重定位候选关键帧；根据所述融合位姿将所有所述重定位关键帧中的地图点投影到当前帧对应的视场角下，以获得一系列投影点，以及，基于所述投影点与所述当前帧中的地图点之间的特征匹配结果，确定当前帧的目标位姿。这样，能够有效地克服重定位过程受视场角的影响，以提高重定位精度。

技术领域

本发明涉及SLAM领域，更具体地涉及基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备。

背景技术

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图)技术，在AR(Augmented Reality，增强现实)、VR(Virtual Reality，虚拟现实)、机器人(例如，扫地机器人、服务机器人等)、无人驾驶设备(例如，无人驾驶汽车、无人机)等领域中得到广泛应用。SLAM问题可以描述为：设备在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现设备的自主定位和导航。

SLAM技术框架主要包括：传感器、里程计、后端处理和重定位。常见的SLAM传感器，包括两类：激光雷达和视觉传感器(例如，单目、双目和 RGB-D摄像模组等)。里程计模块通过传感器采集的数据进行定位来估计目标对象在两个时刻的相对运动。后端处理模块通过滤波方法或优化方法来解决SLAM问题。重定位模块又称为回环检测，其表示设备识别曾到达场景的能力。

在实际应用中，现有的SLAM系统遇到了诸多技术问题，例如，在动态环境中，定位可能丢失，需要进行重定位；在载入已有地图后，需要通过重定位来寻找设备的当前位姿等。

因此，需要一种改进的SLAM技术方案。

发明内容

本申请的一个优势在于提供一种基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备，其能够有效地克服重定位过程受视场角的影响，以提高重定位精度。

本申请的另一个优势在于提供一种基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备，其中，在重定位过程中，采用多传感器融合的方式获得融合位姿，以提供具有更高稳定性和准确度的位姿数据。

本申请的另一优势在于提供一种基于多传感器融合的重定位方法、重定位装置和电子设备，其中，采用多传感器融合的方式获得融合位姿，以使得所述重定位系统的环境适应性和兼容性。

为了实现上述至少一发明目的，本发明提供了一种基于多传感器融合的重定位方法，其包括：

基于深度里程计、视觉里程计和第三里程计确定当前帧的融合位姿；

确定与当前帧匹配的多个重定位候选关键帧；

根据所述融合位姿将所有所述重定位关键帧中的地图点投影到当前帧对应的视场角下，以获得一系列投影点；以及

基于所述投影点与所述当前帧中的地图点之间的特征匹配结果，确定当前帧的目标位姿。

在上述重定位方法中，确定与当前帧匹配的重定位候选关键帧，包括：根据词袋模型确定与当前帧匹配的重定位候选关键帧。

在上述重定位方法中，根据词袋模型确定与当前帧匹配的重定位候选关键帧，包括：获取当前帧的词袋数据，所述词袋数据包括用于表征所述当前帧的词节点；从词袋中筛选出与所述当前帧共享词节点的所有候选关键帧；去除所有所述候选关键帧中共享词节点的比例小于第一共享比例的候选关键帧；获取所有所述候选关键帧中剩下的候选关键帧与当前帧之间的相似性得分；以及，将相似性得分超过相似性最高得分的预设比例的所述候选关键帧确定为所述重定位候选关键帧。