[发明专利]三维视觉重定位方法、装置及计算设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种三维视觉重定位方法、装置及计算设备、存储介质，涉及计算机视觉技术领域，当确定待定位对象需要重定位时，则循环执行以下步骤直至匹配度满足预设匹配阈值：通过视觉里程计将待定位对象采集的连续多帧图像构建成第一点云数据，多帧图像是在预设地图对应的空间环境中采集的；根据待定位对象在预设地图中的模拟位姿，确定与第一点云数据对应的第二点云数据；针对至少一个模拟位姿，将模拟位姿对应的第二点云数据与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预设匹配阈值，则返回通过视觉里程计将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。该方式提高了重定位的准确度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种三维视觉重定位方法、装置及计算设备、存储介质。

背景技术

同步定位与建图（simultaneous localization and mapping， SLAM）在移动机器人、无人飞行器、自主驾驶、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用。SLAM在应用于定位时，相关技术中，在确定机器人在已知的地图中的绝对位姿时，需要基于输入机器人在已知地图中的初始帧位姿，以及机器人当前采集的图像，获取机器人当前帧相对于上一帧图像的相对位姿，并基于初始帧位姿和相对位姿，确定机器人当前帧在已知地图中的绝对位姿。

当机器人初次放置在已知地图所处的空间环境时，在不输入初始帧位姿时，亦或者机器人在移动的过程中当前采集的图像清晰度较差，导致跟踪丢失时，则无法确定机器人在已知地图中的绝对位姿。基于此，本申请提供一种三维视觉重定位方法来解决上述的问题。

发明内容

本申请提供了一种三维视觉重定位方法、装置及计算设备、存储介质，用以提高确定待定位对象的位姿的可靠性。

第一方面，本申请实施例提供一种三维视觉重定位方法，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。

在本方案中，并未采用现有技术中基于待定位对象的初始位姿持续进行后续定位，而是在确定待定位对象满足重定位条件后，会重新确定待定位对象的初始位姿，从而避免了由于后续某个时刻定位错误导致的累计误差。同时，在本方案中，通过视觉里程计得到待定位对象的第一点云数据，然后基于待定位对象在所述预设地图中的多个模拟位姿，将第一点云数据转换为多个第二点云数据，在某个第二点云数据与预设地图的第三点云数据匹配成功时，确定待定位对象的目标位姿，从而可基于重新定位得到的目标位姿进行后续定位，避免了累计误差的问题。

在一个可选的实施例中，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。

通过该方式可以明确重定位的条件，以便执行重定位的方案。

在一个可选的实施例中，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：