[发明专利]一种基于VSLAM的稀疏三维点云图的视觉定位方法

权利要求书

1.一种基于VSLAM的稀疏三维点云图的视觉定位方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一、基于VSLAM建立图像数据库；

步骤二、对用户输入图像提取SURF特征点；

步骤三、利用SURF描述子将用户输入图像与图像数据库中的代表图像进行粗匹配，找到匹配程度最高的一幅图像；

步骤四、统计由步骤三得到的匹配图像与用户输入图像的SURF匹配特征点在像素坐标系下v轴的像素分布，根据像素分布以及图像的IndexLists决定待搜索三维点云范围；

步骤五、在由步骤四获得的搜索范围中进行用户输入图像与三维点云的精匹配，得到匹配好的2D-3D匹配对；

步骤六、根据步骤五中得到的2D-3D匹配对，利用EPnP算法计算出用户的位置坐标，完成室内定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤一具体为：

步骤一一、根据待定位的室内环境，选择适当的坐标原点p_W,0(x₀,y₀,z₀)，建立三维直角坐标系；所述三维直角坐标系为全局坐标系；

步骤一二、从步骤一一选取的坐标原点开始，利用载有KinectV2设备的平台在待定位环境中平稳行走，采集彩色图像信息和深度图像信息，组成RGB-D信息；

步骤一三、输入由步骤一二采集得到的RGB-D信息，更改开源系统ORB SALM的输出，并利用该开源系统得到相机轨迹、相机坐标系与全局坐标系的转移矩阵以及全局坐标系下的稀疏三维点云图；

步骤一四、对每幅图像，利用由步骤一三得到的转移矩阵和全局三维点云，通过投影关系得到三维点云对应的像素，并对该像素提取SURF特征描述子；对稀疏三维点云按一定规则进行排序；

步骤一五、通过图像关键帧提取策略提取部分代表图像，组成图像数据库，对挑选的代表图像建立IndexLists，并给定三维点云特征描述子，完成图像数据库的建立。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在步骤一三中，稀疏三维点云图是由每幅图像提取的ORB特征点的全局三维坐标组成的集合，记为转移矩阵T为4阶方阵，T由旋转矩阵R、平移矩阵t组成，如(1)所示：

式中，R表示的是从当前帧的相机坐标系到选定的全局坐标系的旋转矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述排序规则先按采集图像时间戳的先后顺序来存储每帧图像I_i对应的点云，对归属于每帧的三维点云，按其在图像中的像素坐标进行排序，按照u轴从小到大排列、再按v轴从小到大的顺序排列。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述对每幅图像，利用由步骤一三得到的转移矩阵和全局三维点云，通过投影关系得到三维点云对应的像素，具体为：

假设图像上一点的坐标为p_I＝[u,v]^T，相机内参矩阵为K，全局坐标系下的点云为p_w＝[x,y,z]^T，则满足的关系如式(2)所示，通过式(2)算出的值取最近邻整数即可得到与点云对应的特征点像素值，