[发明专利]一种动态环境中实现SLAM定位的方法及相关装置

权利要求书

1.一种动态环境中实现SLAM定位的方法，其特征在于，包括：

获取单目行车记录仪在车辆行驶过程中采集的至少两帧图片；

对所述至少两帧图片中的目标物体进行识别，并标定出每一帧图片中的所述目标物体；

获取所述至少两帧图片中每一帧图片上位于所述目标物体标定范围外的特征点；

将获取的所述至少两帧图片的特征点进行匹配，得到所述至少两帧图片中匹配成功的第一特征点集；

构建所述第一特征点集的三维空间坐标；

获取所述单目行车记录仪采集的下一帧图片，并识别标定出所述下一帧图片中的目标物体后获取所述下一帧图片的特征点；

根据所述下一帧图片的特征点与所述第一特征点集的三维空间坐标，确定拍摄所述下一帧图片时所述单目行车记录仪的位姿；

根据拍摄所述下一帧图片时所述单目行车记录仪的位姿确定所述车辆的位置；

其中，所述根据所述下一帧图片的特征点与所述第一特征点集的三维空间坐标，确定拍摄所述下一帧图片时所述单目行车记录仪的位姿，包括：

将所述下一帧图片与所述至少两帧图片中的每一帧图片进行匹配，分别得到所述下一帧图片与每一帧图片匹配成功的特征点集；

根据所述下一帧图片与每一帧图片匹配成功的特征点集，将所述下一帧图片中同时与所述至少两帧图片中的至少预设数量帧图片匹配成功的特征点确定为第二特征点集；

根据所述第一特征点集的三维空间坐标确定所述第二特征点集的三维空间坐标；

利用所述第二特征点集的三维空间坐标以及所述第二特征点集中位于所述下一帧图片上的特征点的位置，确定拍摄所述下一帧图片时所述单目行车记录仪的位姿。

2.根据权利要求1所述的动态环境中实现SLAM定位的方法，其特征在于，所述对所述至少两帧图片中的目标物体进行识别，包括：

利用yolo网络对所述至少两帧图片中的目标物体进行识别。

3.根据权利要求1所述的动态环境中实现SLAM定位的方法，其特征在于，所述构建所述第一特征点集的三维空间坐标，包括：

利用所述第一特征点集，采用对极约束计算所述至少两帧图片之间的旋转矩阵和平移矩阵；

根据所述至少两帧图片之间的旋转矩阵和平移矩阵，生成所述第一特征点集的三维空间坐标。

4.根据权利要求1所述的动态环境中实现SLAM定位的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述单目行车记录仪后续采集的各帧图片进行迭代处理，获得拍摄所述各帧图片时所述单目行车记录仪的位姿；

根据拍摄所述各帧图片时所述单目行车记录仪的位姿确定所述车辆的移动轨迹。

5.根据权利要求1-4任一所述的动态环境中实现SLAM定位的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述下一帧图片与每一帧图片匹配成功的特征点集中除去所述第二特征点集后的剩余特征点集，采用三角化计算所述剩余特征点集的三维空间坐标；

利用所述剩余特征点集的三维空间坐标调整所述第一特征点集的三维空间坐标和所述第二特征点集的三维空间坐标。