[发明专利]一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法

摘要

本发明公开一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，包括：将机器人在环境中漫游拍摄的图像集合按照拍摄地点场景进行标注；构建分层词汇树；构建知识拓扑层，为知识拓扑层赋予知识；构建场景拓扑层；构建地点拓扑层。本发明利用视觉传感器对空间构建多层语义地图，在知识拓扑层使用有向图结构存储和查询知识，可以省去知识表达系统中不必要的操作，插入和查询速度快；利用场景拓扑层对环境进行抽象划分，将整个环境抽象成子区域，可减小图像的检索空间和路径搜索空间；利用地点拓扑层对特定的地点图像进行保存，采用图像检索技术即可自定位，不必维护全局的世界坐标系，解决了自定位估计误差累计问题。

主权项

一种基于视觉内容的多层语义地图的创建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，将机器人在环境中漫游拍摄的图像集合按照拍摄地点场景进行标注；设所述图像集合为P，每个场景一般不少于50帧图像；对P中的图像进行标注，形成标注文件，标注文件的每一行代表一个图像，行号与图像编号对应，每行内容包括该图像拍摄时机器人所处的场景和图像的内容，图像的内容用于显示图像是什么物体或者什么地点；步骤2，构建分层词汇树；步骤2.1，利用OpenCV2.4.4中的GoodFeatureToTrack检测子获得图像集P中每帧图像的特征点集合，利用OpenCV2.4.4中的SIFT描述子对特征点进行描述获得特征向量集合；步骤2.2，利用开源库VLFeat0.9.17中C语言接口的层次化整数类型K‑Means聚类模块构建多层词汇树，对图像集合的特征向量集合进行训练，得到一棵多层词汇树T；步骤3，构建多层语义地图中的知识拓扑层，为知识拓扑层赋予知识；知识的定义格式为：源语义关联目的语义；其中，语义和关联所表达的知识在计算机中以有向图的方式表示和存储，源语义位于有向图的源节点，目的语义位于有向图的目的节点，关联位于源节点和目的节点之间的有向边，有向图采用邻接表的方式存储；步骤4，构建多层语义地图中的场景拓扑层；步骤5，构建多层语义地图中的地点拓扑层。