[发明专利]一种融合定位系统及方法

说明书

本发明提供一种融合定位系统及方法，属于物体定位技术领域。系统包括视觉导航模块，用于采用VSLAM技术处理得到周围环境中的多个物体的特征点坐标并形成第一特征点云图；AI物体识别模块，用于采用AI物体识别技术处理得到周围环境中的多个物体的位置坐标及物体类型并形成物体识别结果；定位模块，分别连接视觉导航模块和AI物体识别模块，用于将第一特征点云图和物体识别结果融合形成第二特征点云图，并对第二特征点云图进行决策以处理得到移动设备当前的中心点的坐标。上述技术方案的有益效果是：解决仅依靠VSLAM定位物体导致的误差累积使定位结果不准确的问题。另外，也可以防止仅仅依靠VSLAM技术采集到的物体特征点坐标较少，导致定位物体位置不准确的问题。

技术领域

本发明涉及移动设备的物体空间定位技术领域，具体涉及一种融合定位系统及方法。

背景技术

VSLAM(Visual,视觉导航)是现有技术中通常使用在移动设备定位导航的一种常规技术，VSLAM的实现方式通常为：提取每帧图像特征点，对相邻帧进行特征点粗匹配，然后利用RANSAC(随机抽样一致)算法去除不合理的匹配对，然后得到位置和姿态信息。这里得到的位置和姿态信息只计算相邻帧的运动，进行局部估计，这会不可避免的出现累积漂移，这是因为每次估计两个图像间的运动时都有一定的误差，经过相邻帧多次传递，前面的误差会逐渐累积，轨迹漂移(drift)的越来越厉害。

因此，目前采用VSLAM对物体定位会受限于误差累积，存在漂移误差问题。另外，它更偏向于移动设备自身的位置定位，而缺少辅助加入周围环境中物体的定位信息的功能，从而影响了VSLAM定位的精准度。

发明内容

本发明是为了解决现有采用VSLAM技术对物体定位的准确率低的问题。现提供一种融合定位系统及方法，具体包括。

一种融合定位系统，其中，所述融合定位系统适用于在一移动设备进行移动时对所述移动设备的中心点的坐标进行定位；

所述融合定位系统包括

视觉导航模块，用于采用VSLAM技术处理得到周围环境中的多个物体的特征点坐标并形成第一特征点云图；

AI物体识别模块，用于采用AI物体识别技术处理得到周围环境中的多个物体的位置坐标及物体类型并形成物体识别结果；

定位模块，分别连接所述视觉导航模块和所述AI物体识别模块，用于将所述第一特征点云图和所述物体识别结果融合形成第二特征点云图，并对所述第二特征点云图进行决策以处理得到所述移动设备当前的所述中心点的坐标。

优选的，该融合定位系统，其中，所述定位模块具体包括：

融合单元，用于将所述第一特征点云图和所述物体识别结果融合形成所述第二特征点云图；

决策逻辑单元，连接所述融合单元，用于对所述第二特征点云图进行决策识别，从而确定所述移动设备当前的所述中心点的坐标。

优选的，该融合定位系统，其中，所述决策逻辑单元具体包括：

存储部件，用于预先构建一保存有多个历史点云图的历史点云图库；

匹配部件，连接所述存储部件，用于根据所述第二特征点云图从历史点云图库中提取相匹配的多个所述历史点云图；

决策部件，连接所述匹配部件，用于根据所述第二特征点云图和被提取的多个所述历史点云图处理得到所述移动设备当前的所述中心点的坐标。

优选的，该融合定位系统，其中，所述匹配部件根据所述第二特征点云图中包括的物体的类型和数目，从所述历史点云图库中匹配得到相似的多个所述历史点云图并输出；

则所述决策部件用于将被提取的多个所述历史点云图和所述第二特征点云图中进行比较，并根据比较结果采用相机位姿估计算法计算得到所述移动设备当前的所述中心点的坐标。