[发明专利]多摄像头视觉定位方法、系统、电子装置及介质

说明书

本发明公开了多摄像头视觉定位方法、电子装置及介质，属于视觉定位技术领域，要解决的技术问题为如何使用多摄像头并行处理，在部分区域遮挡情况下依然能够进行视觉定位。方法包括：基于ORB_SLAM2算法，同时按照单目和双目进行特征点识别、追踪和位姿计算，并按照单目和双目将相关数据分别存入对应的数据链表。电子装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储机器可读程序；至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述方法。计算机可读介质上存储有计算机指令，计算机指令在被处理器执行时，使处理器执行上述方法。

技术领域

本发明涉及视觉定位技术领域，具体地说是多摄像头视觉定位方法、电子装置及计算机可读介质。

背景技术

当前视觉SLAM技术以ORB_SLAM为代表已经日趋成熟。因摄像头对比激光雷达、毫米波雷达等具有天然的成本、技术基础等优势，视觉SLAM技术在自动驾驶和机器人定位中应用日趋广泛。

在当前流行的视觉SLAM系统中，多针对单目摄像头、双目摄像头或深度摄像头三种传感器之一进行处理。如图1所示，在实际使用过程中，传感器出现被遮挡或视场内出现大面积相同颜色且无明显特征分布的情况下，极易导致定位失败，无法正确返回位姿。

基于上述，如何使用多摄像头并行处理，在部分区域遮挡情况下依然能够进行视觉定位，是需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足，提供多摄像头视觉定位方法、电子装置及计算机可读介质，来解决如何使用多摄像头并行处理，在部分区域遮挡情况下依然能够进行视觉定位的问题。

第一方面，本发明提供一种多摄像头视觉定位方法，基于ORB_SLAM2算法，同时按照单目和双目进行特征点识别、追踪和位姿计算，并按照单目和双目将相关数据分别存入对应的数据链表，所述方法包括如下步骤：

对于单目图像和双目图像，基于ORB特征点识别算法和追踪算法提取关键帧数据，并通过关键帧和关键点的关系指针获取关键点数据；

按照单目和双目将关键帧数据和关键点数据分别存入对应的数据链表；

基于摄像头与坐标地图中预设点的位置关系，按照单目和双目分别对关键帧数据进行坐标转换，得到对应的位置数据，并将位置数据存入对应的数据链表中；

对坐标变换后的关键帧数据进行反查，得到关键点数据；

按照单目和双目分别合并点云数据，并将合并后点云数据存入对应的数据链表中。

作为优选，将位置数据存入对应的数据链表中之前，对位置数据进行滤波得到稳定的位置数据，并将稳定的位置数据存入对应的数据链表中。

作为优选，通过卡尔曼滤波器对位置数据进行滤波。

作为优选，按照单目和双目将关键帧数据和关键点数据分别存入对应的数据链表，为：

对于每个单目图像，将单目关键帧数据以及单目关键点数据分别存入对应的单目关键帧数据链表和单目关键点数据链表，对于每个双目图像，将双目关键帧数据和双目关键点数据分别存入对应的双目关键帧数据链表和双目关键点数据链表。

第二方面，本发明提供一种多摄像头视觉定位系统，用于通过第一方面任一项所述的多摄像头视觉定位方法进行视觉定位，所述系统包括：

关键点提取模块，所述关键点提取模块用于对于单目图像和双目图像，基于ORB特征点识别算法和追踪算法提取关键帧数据，并通过关键帧和关键点的关系指针获取关键点数据；

数据链表模块，所述数据链表模块用于按照单目和双目将关键帧数据和关键点数据分别存入对应的数据链表；