[发明专利]基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法

说明书

本发明公开了一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法，通过目标检测方法获取物体语义信息，并利用先验物体尺度信息降低单目视觉SLAM过程中的尺度不确定性，利用帧间物体信息的轨迹平滑模块在前端检测到新物体时构建局部地图来减少局部地图漂移。结合物体尺度先验信息的集束调整位姿优化框架通过增加物体尺度先验这一约束，联合路标点和相机位姿同时优化，提高系统整体建图精度。该方案仅利用单目相机作为唯一传感器，成本低，且系统可移植性强。

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法。

背景技术

随着科技的发展，机器人与人们生活的关系越来越密切。同步定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术是机器人进行自主环境探索与导航的核心技术。单目视觉SLAM系统是将单目相机作为主要的外部传感器的SLAM系统。相比于双目相机和RGB-D相机，单目相机具有价格便宜，外形紧凑以及安装方式灵活的特点，因此普遍应用于当前的视觉SLAM系统中。单目视觉SLAM近年来受到了广泛关注并得到了很大的发展。然而，单目视觉SLAM中由于传感器自身特性导致无法直接从图片中得到场景深度，即单目SLAM的尺度不确定性问题。同时，视觉SLAM的里程计通常通过相邻帧之间的帧间匹配来估计出粗略的相机运动，为后端提供较好的初始值。但是里程计会不可避免的出现误差累计，导致构建的地图在长时间内是不准确的，即单目视觉SLAM的尺度漂移问题。而场景的绝对几何尺度的准确感知对于移动机器人探索环境和执行任务具有重要意义。

因此，现有的单目视觉SLAM依然存在的问题有：

1)尺度恢复方法适用范围受限，泛化性低，存在移植性低的问题。

2)现有的基于物体的SLAM系统计算负担大，实时性难以保证，无法满足实际应用中机器人对场景准确尺度感知的需求。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法，充分考虑机器人运行的实时性与高精度的要求，实现了高精度的实时在线尺度恢复，适用面广，可移植性强。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法，包括：

对于单目相机采集的图像，通过目标检测方法获得物体语义信息，以及通过基于SLAM系统的里程计，获得SLAM系统产生的随机地图尺度下的单目相机位姿与路标点空间坐标；利用物体边框信息提取位于物体表面的路标点空间坐标，并结合物体先验尺寸，计算初始地图真实尺度，完成SLAM系统地图尺度的初始化；

利用相机位姿、路标点空间坐标以及地图尺度构建基于物体语义信息的后端集束调整优化框架，并对相机位姿、路标点空间坐标以及初始地图真实尺度进行联合优化后进行同步定位与建图。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过目标检测获取物体边框信息，并利用先验物体尺度信息降低单目视觉SLAM过程中的尺度不确定性，利用帧间物体信息的轨迹平滑模块在前端检测到新物体时构建局部地图来消除局部地图漂移。结合物体尺度先验信息的集束调整位姿优化框架通过增加物体尺度先验这一约束，联合路标点和相机位姿同时优化，提高系统整体建图精度。该方案仅利用单目相机作为唯一传感器，成本低，且系统可移植性强。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于物体尺寸先验信息的单目视觉SLAM方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的目标检测结果示意图；