[发明专利]大规模室内稀疏激光雷达点云内的单目相机定位在审
| 申请号： | 202010597347.4 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN112132888A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 陈钰;王冠 | 申请（专利权）人： | 黑芝麻智能科技（重庆）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S17/42;G01S17/89;G01C21/20 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 杜娟娟 |
| 地址： | 401120 重庆市渝北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 大规模 室内 稀疏 激光雷达 点云内 相机 定位 | ||
1.一种相机定位的方法，包括：
接收相机图像；
接收激光雷达点云；
估算所述相机图像的初始相机姿态；
在所述激光雷达点云内采样初始深度投影集；
测量所述初始相机姿态与所述初始深度投影集的相似度；以及
基于所测量的相似度推导后续深度投影集。
2.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，所述推导后续深度姿态投影集是基于所测量的相似度的最小化。
3.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括将所述后续深度投影集的推导反向传播。
4.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，所测量的相似度是基于状态值的函数。
5.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括测量姿态损失。
6.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，所述激光雷达点云是稀疏数据集。
7.根据权利要求1所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括随后基于所测量的相似度推导所述后续深度投影集直到收敛。
8.根据权利要求4所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括基于所测量的相似度回归地面真值姿态差。
9.根据权利要求8所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括反向传播所述基于状态值的函数作为梯度和所述地面真值姿态差。
10.一种相机定位的方法，包括：
接收相机图像；
接收激光雷达点云；
估算所述相机图像的初始相机姿态；
在所述激光雷达点云内采样初始深度投影集；
测量所述初始相机姿态与所述初始深度投影集的相似度作为状态值；
测量所述初始相机姿态与所述初始深度投影集的所述相似度的回归；
测量所述初始相机姿态与所述初始深度投影集的所述相似度的梯度；以及
基于所述相似度的所述梯度推导后续深度投影集。
11.根据权利要求10所述的相机定位的方法，其特征在于，通过第一网络执行对所述相似度的测量。
12.根据权利要求11所述的相机定位的方法，其特征在于，通过第二网络执行对所述相似度的回归的测量。
13.根据权利要求12所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括在所述第一网络和所述第二网络之间权重共享。
14.根据权利要求13所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括约束反馈给所述第一网络和所述第二网络的所测量的相似度的状态值。
15.根据权利要求14所述的相机定位的方法，其特征在于，所述约束反馈给所述第一网络和所述第二网络的所测量的相似度的状态值由电阻模块执行。
16.根据权利要求15所述的相机定位的方法，其特征在于，还包括随后基于所测量的相似度推导所述后续深度投影集直到收敛。
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