[发明专利]基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法

说明书

本发明公开了基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法，其步骤包括：S1：调制LED灯光；S2：捕获LED灯光信息以及解算出t时刻的位姿信息；S3：将接收到t时刻的工业相机位姿信息进行坐标变换处理最后转换成深度相机Pose类型数据信息，而后通过数据类型将Pose类型数据信息转换成所需的转换矩阵Tcw₁，ORBSLAM运行估算出深度相机的转换矩阵Tcw；S4：将由可见光定位得出的转换矩阵Tcw₁与ORBSLAM运行估算出的转换矩阵Tcw进行比较从而参与关键帧的选取。本发明解决了选取的关键帧质量不佳的问题，提高ORBSLAM关键帧的质量，改善局部地图精度，从而提高ORBSLAM的建图水平。

技术领域

本发明涉及机器人视觉以及可见光通讯技术领域，具体为基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法。

背景技术

可见光通信技术(简称VLC)是指利用可见光波段的光作为信息载体，不采用光纤等有线的传播介质，而在空气中直接通过光来进行信息传递的通信方式。可见光通信技术以其精度高，可移植性强，成本低等优势得到了广泛的应用。可见光定位技术(简称VLP)基于可见光通信的基础之上，可见光定位是通过LED的调制使其通过不同频率进行闪烁，由于人眼并不能分辨其频率的差别，所以对于日常显示并没有任何影响。通过终端工业相机的接收对VLP信息进行处理，通过图像处理技术对捕获到的图像信息进行处理，从而解析出终端工业相机的位置以及位姿信息。

相比于传统的射频通信的室内定位技术，可见光定位技术基于可见光通信技术具有安全性高，可靠性强，成本低，精度高等优势，在室内大型超市，机场，停车场等环境中，可见光定位技术都有巨大的发挥空间，能够与全球定位系统(GPS)进行互补使用；在一些已知信息少，环境状况复杂的条件下，例如地下隧道以及地铁等环境也能够很好的适用。可见光定位技术可移植性强，对于一些有受限条件的环境下，只需要将需要的照明设备进行频率的调制，则可以在公共照明设备上增加数据传输功能，随时随地为室内用户提供相关服务。

SLAM(simultaneous localization and mapping)技术的发展推动了智能机器人，无人驾驶，AR等人工智能技术的发展，相比于通过二维的图片来进行感知，三维视觉才是我们人类感知世界的正确方式。ORBSLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建方法(SLAM)，该算法由Raul Mur-Artal，J.M.M.Montiel和Juan D.Tardos于2015年发表在IEEETransactions on Robotics。ORBSLAM一开始基于monocular camera，后来扩展到Stereo和RGB-D sensor上，ORBSLAM基于PTAM架构，增加了地图初始化和闭环检测的功能，优化了关键帧选取和地图构建的方法，在处理速度、追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果。

虽然这种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法有着许多其他建图方法无可比拟的优点，但依然存在着一些技术难题约束着ORBSLAM建图技术的发展以及建图精度的提高。其中当选取关键帧质量不佳就是其中的问题之一。目前大多数对于ORBSLAM算法的研究都基于关键帧质量足够好的前提之下的，这就导致ORBSLAM优化算法精度的提高受到了一定的限制。当ORBSLAM选取的关键帧质量不佳时时深度相机的位姿信息以及地图点信息不能进行很好的优化，从而影响建图以及定位的精度。

针对上述问题，本发明公开基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法，具有检验当前帧下深度相机的位姿数据优化效果、判断关键帧质量的好坏、能够提高关键帧选取的质量，提高建图以及定位的精度的紧耦合方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法，以解决上述背景技术中提出的技术问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案基于关键帧选取的可见光定位与深度相机的紧耦合方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：调制LED灯光；