[发明专利]基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法

说明书

本发明公开了基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法，包括：利用顶视相机获取天花板图像信息，得到序列影像并提取关键帧；利用单线激光雷达获取移动过程中的室内场景的轮廓信息，得到顶视相机的任一帧的序列影像对应的初始位姿；采用模板匹配和特征匹配对关键帧进行逐帧的匹配，求得相邻关键帧的序列影像的相对坐标和姿态转换关系；根据起始的两相邻关键帧的序列影像并采用相对定向算法构建起始的天花板的点云模型，并采用PnP算法对n个关键帧的序列影像进行分批匹配，得到任一关键帧下的顶视相机的位姿；结合移动设备的移动轨迹，并利用核线密集匹配算法构建天花板像素级模型，以实现移动设备的室内定位。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，尤其是基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法。

背景技术

室内定位是指在建筑物的室内环境中实现位置的定位，其通过多种技术手段和方式，均可以初步实现室内定位，确定人员、物体在室内空间中的位置。目前现有技术中常用的设备有相机、激光雷达、超声波、WIFI、蓝牙、超带宽和RFID等等。室内是人员日常活动的最主要场所，室内定位有着广泛的应用空间和潜在需求，但是在实际的使用中，由于室内环境复杂，干扰较多，所以现有定位的精度和准度都不够高。

目前，现有技术中主流定位方法包括基于激光雷达的点云匹配定位方法和基于影像匹配的视觉定位方法。其中，基于激光雷达的定位方法通过发射和获取大量激光点获取点云，记录每点测距信息，通过两帧点云数据的匹配获得相邻时刻相对位姿；如专利申请号为“201611006340.0”、名称为“一种基于深度相机与激光雷达的定位与导航方法”的中国发明专利。另外，基于视觉的定位方法是通过相邻时刻两帧影像的精确匹配，根据摄影测量方法得到两次拍摄相机的相对位姿，进而实现机器人的相对定位，通常包括特征提取，影像匹配，相对定向位姿解算等步骤。例如专利申请号为“201410831889.8”、名称为“一种基于三维环境模型匹配的室内定位方法”的中国发明专利，其利用基于计算机视觉测程原理的算法对数据采集装置在不同时刻收集到的信息进行相对位置估计，从而获得三维环境中每一个位置的三维坐标。

上述方法的定位过程都可以分为相对定位和绝对定位。相对定位是估计机器人相邻时刻的相对位姿，获得机器人相对于上一时刻的位姿变换。绝对定位是将机器人定位到已有地图上。

目前，基于激光雷达的点云匹配定位方法和基于视觉的定位方法基本上都会水平设置的激光雷达和水平放置的前视、侧视、后视相机进行的定位。上述方法在一些室内场景中可以取得不错的定位效果，但是依然在很多的室内场景中无法很好的使用。在复杂的室内环境中，如商场、地下停车场、图书馆、超市和餐厅中，室内定位常常面临场景高动态的问题，由于人流密集和室内车辆、桌椅等物体的移动，在水平方向形成了许多遮挡，水平的激光雷达和水平的相机都会受到大量的遮挡，获得很多的无效信息，使得真正能够用于定位的室内场景的结构化信息被掩盖，导致定位精度下降，甚至定位的完全失败。

因此，急需要提出一种逻辑简单、定位准确的基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法，本发明采用的技术方案如下：

基于单线激光雷达和顶视摄像头融合的室内定位方法，所述室内的天花板上设置有吊顶；所述吊顶设置有网格图形，包括以下步骤：

在移动设备的顶部设置拍摄角朝向室内的天花板的顶视相机，并在移动设备上水平设置一单线激光雷达；

利用顶视相机获取天花板图像信息，并得到移动过程中的序列影像，提取序列影像中的关键帧；同时，利用单线激光雷达获取移动过程中的室内场景的轮廓信息，并得到顶视相机的任一帧的序列影像对应的初始位姿；

采用模板匹配和特征匹配对关键帧进行逐帧的匹配，求得相邻关键帧的序列影像的相对坐标和姿态转换关系；