[发明专利]一种融合GNSS与多视角视觉的建图方法和系统

说明书

本发明公开了一种融合GNSS与多视角视觉的建图方法和系统，其中方法包括：通过GNSS测量值的时间戳约束多视角视觉图像的更新时间使得GNSS测量值与多视角视觉图像对齐，然后对多视角的视觉图像进行位姿估计，得到关键帧位姿；将各视角下当前关键帧位姿和前一关键帧位姿转换至站心坐标系下，计算相对位姿，将当前关键帧位姿与相对位姿之和作为当前关键帧的视觉观测值，以当前关键帧的GNSS测量值与视觉观测值之差最小为目标，求解全局优化位姿；利用单视角下全局优化位姿更新单视角局部地图，当满足时间一致性约束和空间一致性约束时，对多视角局部地图进行融合，得到全局一致的地图。本发明可以提高实时定位精度和鲁棒性，建立全局一致的地图。

技术领域

本发明属于自动驾驶、无人驾驶和移动机器人技术与多传感器融合定位与建图领域，更具体地，涉及一种融合GNSS与多视角视觉的建图方法和系统。

背景技术

GNSS信号能够提供精度较高的全局定位信息，但在室内场景下，卫星信号可能出现遮挡，在室外场景下，卫星信号容易丢失而影响定位精度，甚至跟踪丢失。视觉信息不受卫星信号的影响，只需要提取环境中的视觉特征即可较好的完成位姿估计，但视觉特征容易受到光照等因素的影响而跟踪丢失，且消除累计误差依赖于回环检测，若运动不能形成回环，则位姿估计的精度一般。

此外，视觉SLAM系统回环检测的优化过程较为耗时，优化后的位姿不具有实时性，且检测到回环的瞬间，位姿优化为了消除累计误差会产生较大的跳变，故对于移动机器人的运动控制与决策没有较好的估计效果。同时，利用单一视角视觉传感器进行建图，容易受到视角的限制出现遮挡，导致建图效果不佳。

由此可见，现有技术存在实时定位精度不高、鲁棒性不强、全局一致性差的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种融合GNSS与多视角视觉的建图方法和系统，由此解决现有技术存在实时定位精度不高、鲁棒性不强、全局一致性差的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种融合GNSS与多视角视觉的建图方法，包括如下步骤：

(1)通过GNSS测量值的时间戳约束多视角视觉图像的更新时间使得GNSS测量值与多视角视觉图像对齐，然后对多视角的视觉图像进行位姿估计，得到各视角的初始关键帧位姿以及后续各时刻的关键帧位姿；

(2)将各视角下当前关键帧位姿和前一关键帧位姿转换至站心坐标系下，计算相对位姿，将当前关键帧位姿与相对位姿之和作为当前关键帧的视觉观测值，以对齐后的当前关键帧GNSS测量值与当前关键帧视觉观测值之差最小为目标，求解各视角下当前关键帧的全局优化位姿；

(3)利用单视角下当前关键帧的全局优化位姿更新单视角局部地图，当多视角视觉图像对齐、多视角之间的关键帧深度值之差在视觉误差范围内且多视角的当前关键帧相对初始关键帧的位姿平移关系在视角位置误差范围内时，满足时间一致性约束和空间一致性约束，对多视角局部地图进行融合，得到全局一致的地图。

进一步地，所述空间一致性约束的具体实现方式为：

其中，为视觉误差，为多视角中某一视角的关键帧深度值，为多视角中其他视角的关键帧深度值，b为其他视角对应的相机基线，f为其他视角对应的相机的焦距，σ为其他视角与某一视角的视差，为位置误差，0＜b＜1，为某一视角的当前关键帧相对初始关键帧的位姿平移关系，为其他视角的当前关键帧相对于某一视角初始关键帧的位姿平移关系，为其他视角与某一视角的外部位置参数关系，C为某一视角的相对位姿。

进一步地，所述步骤(1)中的对齐方式为：

由GNSS测量值的更新频率f，设置容忍时间