[发明专利]局部地图调整方法、装置、设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种局部地图调整方法，包括：

步骤1，获取局部地图；

步骤2，对所述局部地图进行语义分割，得到分割后的局部地图，其中，所述分割后的局部地图包括动态物体图像区域和静态物体图像区域；

步骤3，对所述分割后的局部地图包括的动态物体图像区域和静态物体图像区域进行特征点标注，得到标注后的局部地图；

步骤4，将所述标注后的局部地图包括的动态物体图像区域对应的特征点集合进行剔除，得到剔除后的局部地图；

步骤5，对所述剔除后的局部地图进行调整，得到调整后的局部地图，其中，所述对所述剔除后的局部地图进行调整，得到调整后的局部地图，包括：

步骤51，对所述剔除后的局部地图包括的静态物体图像区域对应的特征点集合中的每个特征点进行置信度计算，以生成置信度，得到置信度集合，其中，所述对所述剔除后的局部地图包括的静态物体图像区域对应的特征点集合中的每个特征点进行置信度计算，以生成置信度，包括：

步骤511，获取目标相机的内参矩阵和所述特征点的世界坐标值，其中，所述世界坐标值是所述特征点在世界坐标系下的坐标值；

步骤512，基于预设定位次数，生成所述目标相机的位姿信息集合和所述特征点的像素坐标值集合，其中，所述位姿信息是所述目标相机在世界坐标系中的位姿信息，所述像素坐标值是所述特征点在相机坐标系中的坐标值，所述位姿信息包括旋转矩阵和平移向量；

步骤513，基于预设定位次数，确定所述世界坐标值与所述目标相机的光心距离，得到光心距离集合；

步骤514，将所述内参矩阵、所述世界坐标值、所述位姿信息集合、所述像素坐标值集合和所述光心距离集合输入至以下公式，得到所述置信度：

,

其中，表示所述置信度，表示所述特征点的第一参数，表示所述特征点的第二参数，表示所述预设定位次数，表示所述预设定位次数的序号，表示所述内参矩阵，表示所述旋转矩阵的集合，表示所述平移向量的集合，表示所述特征点的世界坐标值，表示所述光心距离集合，表示所述像素坐标值集合，表示所述像素坐标值集合中的第次定位时的像素坐标值，表示所述光心距离集合中的第次定位时的光心距离，表示所述旋转矩阵的集合中的第次定位时的旋转矩阵，表示所述平移向量的集合中的第次定位时的平移向量，所述特征点的第一参数是重投影误差的均值，所述特征点的第二参数是重投影误差的方差；

步骤52，确定所述置信度集合中满足第一预设条件的置信度，作为目标置信度，得到目标置信度集合；

步骤53，对所述目标置信度集合中每个目标置信度对应的特征点进行剔除，得到第一调整后的局部地图；

步骤54，基于所述第一调整后的局部地图对应的特征点集合中的每个特征点，生成特征概率组，得到特征概率组集合，其中，所述基于所述第一调整后的局部地图对应的特征点集合中的每个特征点，生成特征概率组，包括：

步骤541，基于所述预设定位次数和所述特征点，生成特征点记忆强度数据集合，其中，所述基于所述预设定位次数和所述特征点，生成特征点记忆强度数据集合，包括：

步骤5411，如果定位到特征点，通过第一预设公式对特征点记忆强度数据进行更新，所述第一预设公式是：

，

其中，是预设定位次数的序号，是第次定位时的特征点记忆强度数据，是第次定位时的特征点记忆强度数据，是第一预设权值，是预设初始特征点记忆强度数据；

步骤5412，如果没有定位到特征点，通过第二预设公式对特征点记忆强度数据进行更新，所述第二预设公式是：

，

其中，是预设定位次数的序号，是第次定位时的特征点记忆强度数据，是上一次定位到特征点时的定位次数，是上一次定位到特征点时的特征点记忆强度数据，是第二预设权值；

步骤542，通过以下公式，生成特征概率组：

，

其中，表示所述特征概率组，表示所述预设定位次数，表示所述预设定位次数的序号，表示所述特征概率组中的第次定位时的特征概率，表示所述特征点记忆强度数据集合，表示所述特征点记忆强度数据集合中的第次定位时的特征点记忆强度数据；

步骤55，将所述特征概率组集合中满足第二预设条件的特征概率组对应的特征点进行调整，得到调整后的局部地图，其中，调整是将局部地图包括的静态物体图像区域对应的特征点集合中存在的具有干扰性的特征点删除的调整。