[发明专利]一种3D导航语义地图更新方法、装置及设备

权利要求书

1.一种3D导航语义地图更新方法，其特征在于，所述3D导航语义地图更新方法包括：

根据摄像头采集的图像构建3D地图；

通过卷积神经网络对采集到的图像信息进行目标识别，将所识别的结果映射至所述3D地图；

将所述3D地图投影至2D栅格地图，建立3D地图与2D栅格地图的对应关系，当二维数据变化时，通过二维数组存储和更新所述栅格地图中的栅格所对应的3D地图的空间信息，包括：

建立2D栅格地图中的栅格与像素点的索引关系，包括：

通过将3D地图中的像素点的第三维坐标，即Z坐标去除后投影，将三维点投影转化为二维点，并根据栅格的划分，确定每个栅格所对应的三维的像素点；

根据所述栅格与像素点的索引关系，将所述3D地图的空间信息投影至所述栅格，根据3D地图的空间信息确定所述栅格的二维状态，包括：

根据3D地图的空间信息，确定在栅格所在位置是否存在空间的障碍物的像素点，根据栅格与像素点的对应关系，确定栅格的二维状态，所述二维状态为1和0，其中1表示被占据，0表示未被占据；

当二维数组更新时，通过二维数组与三维地图的八叉树结构中的节点的对应关系，更新所述3D导航语义地图，包括：

将当前获取的二维数组与之前存储的二维数组的数值进行比较；

如果当前获取的二维数据与之前存储的二维数据的数值不同，则将当前获取的二维数据更新所述栅格的二维状态；

通过建立栅格与三维地图的八叉树结构中的节点的对应关系，当二维数组中的数值发生变化后，查找到栅格所对应的八叉树节点，对八叉树节点进行更新，包括对节点进行删除，或者增加节点，以达到更新地图的目的。

2.根据权利要求1所述的3D导航语义地图更新方法，其特征在于，所述根据摄像头采集的图像构建3D地图的步骤包括：

将预定大小的3D空间均匀分割为多个小方块；

通过相机采集包括深度信息的图像，确定每个小方块的坐标及法向量坐标；

根据当前帧的小方块的坐标及法向量坐标，以及上一帧预测出的小方块的坐标及法向量坐标，计算当前相机的位置姿态；

根据所述当前相机的位置姿态，更新所述小方块到表面的最近距离TSDF值；

融合所述小方块的TSDF值，生成3D地图。

3.根据权利要求1所述的3D导航语义地图更新方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对采集到的图像信息进行目标识别，将所识别的结果映射至所述3D地图的步骤包括：

通过VGG-16-Atrous作为基础网络，在所述基础网络上填加特征提取层，在检测过程中，在填加特征层和基础网络特征层上均进行检测。

4.根据权利要求1所述的3D导航语义地图更新方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对采集到的图像信息进行目标识别，将所识别的结果映射至所述3D地图的步骤包括：

所述卷积神经网络的损失函数为：

其中，L_conf为分类损失，L_loc为定位损失，α表示缺陷和定位平衡常数，依据不同识别区域调整；x表示训练样本；c表示缺陷分类；l表示定位预测的外框；g表示标定样本的真实框。