[发明专利]三维视觉重定位方法、装置及计算设备、存储介质

权利要求书

1.一种三维视觉重定位方法，其特征在于，所述方法包括：

当确定待定位对象满足重定位条件后，则循环执行以下步骤直至匹配度满足预设匹配阈值：

通过视觉里程计将所述待定位对象采集的连续多帧图像构建成第一点云数据，其中，所述多帧图像是在预设地图对应的空间环境中采集的；

根据所述待定位对象在所述预设地图中的模拟位姿，确定与所述第一点云数据对应的第二点云数据；其中，所述模拟位姿为多个，不同的模拟位姿对应的第二点云数据中各点的三维坐标不完全相同；

针对至少一个模拟位姿，将所述模拟位姿对应的第二点云数据与所述预设地图的第三点云数据进行匹配，确定匹配度；

若所有模拟位姿下的匹配度均未满足所述预设匹配阈值，则返回通过视觉里程计将所述待定位对象采集的连续多帧图像构建成第一点云数据的步骤。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重定位条件包括以下至少一种：所述待定位对象初次定位、所述待定位对象采集的当前帧图像的特征点与上一帧图像的特征点匹配度小于预设特征阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待定位对象在所述预设地图中的模拟位姿，确定与所述第一点云数据对应的第二点云数据，包括：

通过粒子滤波算法在所述预设地图中进行采样，确定多个粒子，其中，所述粒子用于表征所述待定位对象在所述预设地图中的模拟位姿；不同的粒子表征的模拟位姿均不同；所述模拟位姿具有六个自由度；

在各所述模拟位姿下，确定与所述第一点云数据对应的第二点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对至少一个模拟位姿，将所述模拟位姿对应的第二点云数据与所述预设地图的第三点云数据进行匹配，确定匹配度，包括：

通过迭代就近点ICP算法将所述模拟位姿对应的第二点云数据与所述预设地图的第三点云数据进行匹配，确定匹配度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过粒子滤波算法在所述预设地图中进行采样，包括：

若通过所述粒子滤波算法在所述预设地图中进行初次采样，则按照粒子均匀分布的方式进行采样；

若通过所述粒子滤波算法在所述预设地图中的采样为非初次采样，则按照预设规则进行采样，其中，所述预设规则为：

若粒子的权重值大于权重预设值，则在所述粒子邻域范围内增加采样数量；若所述粒子的权重值小于所述权重预设值，则在所述粒子邻域范围内减少采样数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述粒子的权重通过如下方式确定：

根据所述第二点云数据与所述第三点云数据中各对应点之间的距离以及匹配的点的数量，确定各粒子的权重值；其中匹配的点是指两者之间的距离小于预设距离阈值。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述匹配度满足所述预设匹配阈值对应的模拟位姿确定为所述待定位对象的目标位姿。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将所述匹配度满足所述预设匹配阈值对应的模拟位姿确定为所述待定位对象的目标位姿，包括：

若所述匹配度满足所述预设匹配阈值，且各粒子间的收敛度满足预设收敛阈值，则将各粒子对应的模拟位姿的均值作为所述待定位对象的目标位姿。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述连续多帧图像为所述待定位对象在指定时段采集的图像；所述指定时段为自所述待定位对象执行重定位开始时间点至最近一次确定所述匹配度未满足所述预设匹配阈值对应的时间点。