[发明专利]一种点云地图初始化方法和装置

说明书

本发明公开了点云地图初始化方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式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。从而，本发明的实施方式能够解决现有在点云地图中的初始化定位效率低、不易维护的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种点云地图初始化方法和装置。

背景技术

在自动驾驶领域，在点云地图中的初始化定位占有极其重要的作用，例如采用暴力点云匹配方法、记忆位置方法等等。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

当前的初始化定位存在一些缺陷，暴力点云匹配方法在点云地图范围较大时，耗时严重。记忆位置方法简单易行，但无法解决绑架问题(即在关机状态下挪动位置，在开机时初始化)，不便于后期维护。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种点云地图初始化方法和装置，能够解决现有在点云地图中的初始化定位效率低、不易维护的问题。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种点云地图初始化方法，包括获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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

另外，本发明还提供了一种点云地图初始化装置，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。