[发明专利]地图库建立方法、机器人、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种地图库建立方法，包括：获取影响光照条件的因素集，因素集中包括多个因素；根据多个因素将地图库划分为多个层级，将划分得到的最后一个层级的每个区间作为一个子库；根据每个子库对应的各个因素值建立用于视觉定位的初始地图，将建立的初始地图存储到相应的子库中，得到初始地图库；根据当前光照条件从初始地图库中选出与当前光照条件匹配的初始地图作为定位地图；基于定位地图进行视觉定位，根据视觉定位建立与当前光照条件对应的扩充地图，将扩充地图存储到与当前光照条件对应的子库，得到扩充地图库。该地图库建立方法使得在光照条件变化的情况下仍可以准确定位。此外，还提出了一种机器人、计算机设备及存储介质。

技术领域

本发明涉及定位导航技术计算机技术领域，具体涉及一种地图库建立方法、机器人、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，使用视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)进行室内定位的研究越来越多，因为视觉信息丰富，且成本较低。但是实际应用却比较少，这主要受限于室内环境下的光照变化会显著影响视觉SLAM的定位精度和鲁棒性。

当前视觉SLAM定位依靠自身建立的地图来定位，但是一张地图只包含建图时的光照情况，不包含其他时间、其他天气情况下的光照条件，因此在其他时间其他天气条件下使用时，定位效果就会变差。同时室内场景的光照条件变化是比较频繁的，比如同一天的上午、下午和晚上光照条件的差别就很大，同时要加上天气的变化，如下雨、多云时。因此，当前仅依赖于一张地图进行定位的方式不能够实现准确定位。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提出一种有利于实现准确定位的地图库建立方法、机器人、计算机设备及存储介质。

一种地图库建立方法，包括：

获取影响光照条件的因素集，所述因素集中包括多个因素；

根据所述多个因素将所述地图库划分为多个层级，层级数与所述因素个数相同，每个层级对应一个因素，每个层级包括若干个区间，将划分得到的最后一个层级的每个区间作为一个子库；

根据每个子库对应的各个因素值建立用于视觉定位的初始地图，将建立的所述初始地图存储到相应的所述子库中，得到初始地图库；

根据当前光照条件从所述初始地图库中选出与所述当前光照条件匹配的初始地图作为定位地图；

基于所述定位地图进行视觉定位，根据所述视觉定位建立与所述当前光照条件对应的扩充地图，将所述扩充地图存储到与所述当前光照条件对应的子库，得到扩充地图库。

一种机器人，包括：

获取模块，用于获取影响光照条件的因素集，所述因素集中包括多个因素；

划分模块，用于根据所述多个因素将所述地图库划分为多个层级，层级数与所述因素个数相同，每个层级对应一个因素，每个层级包括若干个区间，将划分得到的最后一个层级的每个区间作为一个子库；

第一建立模块，用于根据每个子库对应的各个因素值建立用于视觉定位的初始地图，将建立的所述初始地图存储到相应的所述子库中，得到初始地图库；

匹配模块，用于根据当前光照条件从所述初始地图库中选出与所述当前光照条件匹配的初始地图作为定位地图；

第二建立模块，用于基于所述定位地图进行视觉定位，根据所述视觉定位建立与所述当前光照条件对应的扩充地图，将所述扩充地图存储到与所述当前光照条件对应的子库，得到扩充地图库。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取影响光照条件的因素集，所述因素集中包括多个因素；