[发明专利]一种基于SLAM的定位方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于SLAM的定位方法和系统。本发明的方法包括步骤：计算相机在全局地图中的初始位置，其中所述的全局地图是指双目SLAM全局地图；从全局地图中根据相机的初始位置提取局部地图；匹配当前帧和局部地图点；基于当前帧和局部地图点的匹配结果触发单目SLAM定位，其中，所述的单目SLAM定位通过单目相机生成新的地图点用于定位。本发明能够在定位质量差时，触发单目SLAM定位来补充地图点，增加定位的准确度并提高定位的效率，而在定位质量好和定位丢失的情况下则进行基本的地图定位。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及无人驾驶的定位方法和装置。

背景技术

视觉SLAM是21世纪SLAM研究热点之一，一方面是因为视觉十分直观，另一方面，由于CPU、GPU处理速度的增长，使得许多以前被认为无法实时化的视觉算法，得以在10Hz以上的速度运行。硬件的提高也促进了视觉SLAM的发展。

以传感器而论，视觉SLAM研究主要分为三大类：单目、双目(或多目)、RGBD。其余还有鱼眼、全景等特殊相机，但是在研究和产品中都属于少数。此外，结合惯性测量器件(Inertial Measurement Unit，IMU)的视觉SLAM也是现在研究热点之一。就实现难度而言，我们可以大致将这三类方法排序为：单目视觉双目视觉RGBD。

在智能家居或智能穿戴场景中，定位的应用是非常广泛的，然而通常情况下通过GPS定位、AGPS定位基、站定位和WiFi定位等方式来定位，对信号要求较高，容易被干扰，并且定位精度较低误差大。

现有技术中，双目SLAM定位对定位数据的质量的要求较高，对低质量的定位数据无法处理，而仅仅靠反复进行双目定位并过滤低质量的定位数据来解决定位准确度问题。这样，使得双目定位的应用范围收到局限，难以提高定位效率和精度。

在无人驾驶领域，利用双目SLAM定位还存在改进的必要。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于SLAM的定位方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以增加自动驾驶的定位准确度并提高定位效率。

根据本申请的一个方面，提供一种基于SLAM的定位方法，包括如下步骤：计算相机在全局地图中的初始位置，其中所述的全局地图是指双目SLAM全局地图；从全局地图中根据相机的初始位置提取局部地图；匹配当前帧和局部地图点；基于当前帧和局部地图点的匹配结果触发单目SLAM定位；其中，所述的单目SLAM定位通过单目相机生成新的地图点用于定位。

作为优选方式，所述的基于当前帧和局部地图点的匹配结果触发单目SLAM定位包括：当前帧与局部地图点的匹配个数小于第一阈值且大于第二阈值时，定位质量差，触发单目SLAM定位；当前帧与局部地图点的匹配个数小于第二阈值时，定位丢失，重新计算相机初始位置；当前帧与局部地图点的匹配个数大于第一阈值时，持续获取定位信息；其中，所述第一阈值大于所述第二阈值。

作为优选方式，所述单目SLAM定位包括：获取单目图像，并与当前地图进行匹配，所述匹配是指对于当前单目图像的每个特征描述子，从当前地图中找到与描述子最接近的地图点；判断单目图像是否匹配成功；若匹配成功，以前一帧或后一帧的位姿作为初值，求解位姿；若匹配不成功，退出单目SLAM定位。

作为优选方式，所述的匹配成功、持续获取定位信息进一步包括：对已知位姿信息的多帧图像进行三角化；根据三角化的结果，生成临时地图点，并加入当前地图。

作为优选方式，所述的当前地图是指以局部地图为初始地图、不断加入临时地图点的地图。

作为优选方式，所述方法进一步包括退出单目SLAM定位后，清除临时地图点。