[发明专利]一种定位方法及装置

权利要求书

1.一种定位方法，其特征在于，应用于移动设备中的处理器，所述移动设备安装有RGB-D相机，所述方法包括：

获取RGB-D相机采集的当前帧图像；

对所述当前帧图像中的特征点与参考帧图像中的特征点反投影至3D空间中的特征点进行匹配，得到匹配成功的第一特征点，所述参考帧图像为满足预设条件的关键帧图像；

利用运动一致性滤波算法对所述第一特征点进行处理，得到所述当前帧图像中的静态特征点；

基于所述当前帧图像中的静态特征点计算RGB-D相机的初始化位姿；

对所述当前帧图像中的特征点与局部地图点进行匹配，得到匹配成功的第二特征点，所述局部地图点为预设历史时间段内与所述当前帧图像有共视关系的关键帧图像中的特征点反投影至3D空间中的特征点集合；

根据所述第二特征点构建特征点联结图，对所述特征点联结图进行切割，得到所述特征点联结图中的静态特征点；

利用所述特征点联结图中的静态特征点，对RGB-D相机的初始化位姿进行优化；

对所述特征点联结图进行切割，得到所述特征点联结图中的静态特征点，包括：

为所述特征点联结图中的每个所述第二特征点设置标签，得到所述特征点联结图对应的标签集合，标签的值为静态标签或动态标签；

构建所述标签集合对应的能量函数；

以所述能量函数的值最小为优化目标，求解所述能量函数，得到静态标签对应的静态特征点；

所述能量函数如下：

其中，l_i，l_j分别表示第i和第j个特征点的动态静态标签；

一元能量项决定了将分配动态标签和静态标签给予第二特征点的惩罚，对于第二特征点u_ic，该项的定义为：

其中，和代表特征点u_ic的动态和静态概率，设置为静态概率由长时间观测信息和先验静态信息决定，

第一项长时间观测信息通过分配高静态概率给平均累计重投影误差低的第i个特征点，以强调信任长期观测的信息；

第二项代表的是先验静态概率，这项考虑的是在室内环境下远距离观测更可能是静态背景以及场景中的静态成分倾向于小段时间内持续移动；

关联能量项表示越邻近的两个第二特征点被分配相同标签的概率越高；

(u_ic，u_jc)分别是当前帧图像特征点i和j；

λ为一元能量项与关联能量项之间的比例系数；

K表示所述特征点联结图中有联结关系的点对集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用运动一致性滤波算法对所述第一特征点进行处理，得到所述当前帧图像中的静态特征点，包括：

对所述第一特征点中具有可靠深度值的特征点进行聚类，得到具有运动一致性的多个聚类块；

计算每个聚类块的位姿变换矩阵；

利用所述第一特征点中没有深度值或深度值不可靠的特征点，对每个聚类块进行极线约束验证，得到最符合背景相对运动属性的位姿变换矩阵，作为迭代的初始化位姿变换矩阵；

对最符合背景相对运动属性的位姿变换矩阵中的第一特征点对进行误差检测，将误差小于阈值的第一特征点对加入点对集合；

利用点对集合中的第一特征点对重新计算位姿变换矩阵，如此迭代计算预设次数，将最终点对集合中的第一特征点对对应的所述第一特征点确定为所述当前帧图像中的静态特征点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对最符合背景相对运动属性的位姿变换矩阵中的第一特征点对进行误差检测，包括：

根据所述第一特征点对应的3D-2D点对，构建重投影误差方程；

基于所述重投影误差方程，分别计算最符合背景相对运动属性的位姿变换矩阵中每个第一特征点对的误差。