[发明专利]场景重建方法、装置、计算机设备以及计算机存储介质

权利要求书

1.一种场景重建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所拍摄的深度图像，并根据所述深度图像生成当前张量场关键帧；

对所述当前张量场关键帧和上一张量场关键帧进行时空插值得到插值张量场关键帧；

根据所述当前张量场关键帧、所述上一张量场关键帧以及所述插值张量场关键帧，通过粒子漂流算法得到机器人规划路径；

根据所述机器人规划路径以及相机的能量方程获取相机规划路径；

通过机器人沿所述机器人规划路径行走、相机沿所述相机规划路径行走时所拍摄的深度图像，重建场景；

所述根据所述深度图像生成当前张量场关键帧的步骤，包括：

获取高度小于等于机器人的物体在所述深度图像中所对应的区域；

将高度小于等于机器人的物体在所述深度图像中所对应的区域投影至预设平面；

对在所述预设平面中的投影区域进行边界点采样以获得约束点；

获取所述约束点的基础张量；

根据所采样的所有约束点的基础张量生成当前张量场关键帧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述当前张量场关键帧和上一张量场关键帧进行时空插值得到插值张量场关键帧的步骤，包括：

获取当前张量场关键帧的标量场和上一张量场关键帧的标量场，并构造双调能量函数；

将所述当前张量场关键帧的标量场和上一张量场关键帧的标量场作为狄利克雷边界条件，最小化所述双调能量函数以得到插值张量场关键帧。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前张量场关键帧、所述上一张量场关键帧以及所述插值张量场关键帧，通过粒子漂流算法得到机器人规划路径的步骤，包括：

根据机器人的朝向获取所述当前张量场关键帧的方向、所述上一张量场关键帧的方向以及所述插值张量场关键帧的方向；

根据所述当前张量场关键帧的方向获取所述当前张量场关键帧的向量场，根据所述上一张量场关键帧的方向获取所述上一张量场关键帧的向量场，根据所述插值张量场关键帧的方向获取所述插值张量场关键帧的向量场；

根据粒子漂流算法，通过以下公式得到机器人规划路径：

其中，p(t)为机器人规划路径，p₀为t₀时刻机器人的位置，V(p(s)；t₀+t)为机器人在t₀+t时刻的p(s)位置处速度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述机器人规划路径上的所有退化点，并根据所述机器人规划路径上的所有退化点生成场景拓扑图；

获取所述场景拓扑图中每一条边的信息增益；

当所述场景拓扑图中存在一条边的信息增益大于等于阈值时，则获取所述机器人规划路径上的、距离所述机器人最近的退化点；

当所述机器人规划路径上的、距离所述机器人最近的退化点为三等分退化点时，则根据所述机器人的当前位置，获取所述场景拓扑图的最小生成树；

计算每一最小生成树的代价，并选取代价最小的最小生成树所对应的路径修正所述机器人规划路径；

当所述机器人规划路径上的、距离所述机器人最近的退化点为楔形退化点时，则当所述机器人行走至所述楔形退化点时，重新规划所述机器人的机器人规划路径。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

遍历所述机器人规划路径上的所有退化点，且当所遍历到的退化点为楔形退化点时，则判断所述楔形退化点是否为所述场景拓扑图中的末端点；

当所述楔形退化点为所述场景拓扑图中的末端点时，则将所述楔形退化点向远离所述场景拓扑图中的末端点的方向移动第一预设距离；

当所述楔形退化点处所述机器人重新规划的机器人规划路径与所述机器人原来的机器人规划路径之间的夹角小于90度时，则将所述楔形退化点向所述夹角的开口方向移动第二预设距离；

当所述退化点为三等分退化点时，则根据在所述预设平面中的投影区域，将所述三等分退化点向远离所述投影区域的方向移动第三预设距离。