[发明专利]一种点云地图初始化方法和装置

权利要求书

1.一种点云地图初始化方法，其特征在于，包括：

获取当前帧的点云数据，生成当前图像，以计算当前词袋向量；

基于点云地图各子图对应的词袋向量，分别计算与当前词袋向量的相似度，以确定作为初始化区域的子图，进而得到当前帧的位姿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于点云地图各子图对应的词袋向量，分别计算与当前词袋向量的相似度之前，包括：

获取点云地图，以将所有点云数据投影至平面上，生成对应的图像，进而将所述图像分割成若干子图，计算各子图对应的词袋向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取点云地图之后，包括：

获取所述点云地图中的所有点云数据，以对该点云数据进行降采样。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对该点云数据进行降采样，包括：

计算预设范围以内的点云的几何中心，将所述几何中心作为该范围的代表点，并清除掉该范围内的其他点云数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述图像分割成若干子图，包括：

基于当前帧的点云数据生成当前图像时的分辨率，将所述图像分割成若干子图。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算各子图对应的词袋向量，包括：

从各子图中提取特征点，并且计算各子图的描述子；

基于各子图的特征点，通过描述子计算对应的词袋向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于各子图的特征点，通过描述子计算对应的词袋向量，包括：

使用视觉库中的ORB特征提取各子图中的特征点，并计算由256位构成的描述子，然后使用DBoW2库由描述子计算出该子图唯一对应的词袋向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于点云地图各子图对应的词袋向量，分别计算与当前词袋向量的相似度，包括：

采用稀疏规则算子，基于点云地图各子图对应的词袋向量，分别计算与当前词袋向量的相似度。

9.根据权利要求1-8任一所述的方法，其特征在于，确定作为初始化区域的子图，进而得到当前帧的位姿，包括：

通过最近点迭代算法匹配当前帧的点云数据与作为初始化区域的子图对应的点云数据，以迭代求解出当前帧的位姿。

10.一种点云地图初始化装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取当前帧的点云数据，生成当前图像，以计算当前词袋向量；

处理模块，用于基于点云地图各子图对应的词袋向量，分别计算与当前词袋向量的相似度，以确定作为初始化区域的子图，进而得到当前帧的位姿。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的方法。