[发明专利]定位方法和装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110587271.1 申请日: 2021-05-27
公开(公告)号: CN113256718B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 王帅;陈丹鹏 申请(专利权)人: 浙江商汤科技开发有限公司
主分类号: G06T7/73 分类号: G06T7/73;G06F30/10;G06F111/04
代理公司: 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 代理人: 何倚雯
地址: 311215 浙江省杭州市萧*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 定位 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种定位方法,其特征在于,包括:

获取设备拍摄的当前图像帧;

依据所述当前图像帧与第一历史图像帧之间的相对位置关系,确定所述当前图像帧的初始位姿;

利用点面约束模型对所述初始位姿进行优化得到优化后的位姿,并将优化后的位姿确定为所述设备的视觉定位结果;

其中,所述点面约束模型是利用所述当前图像帧同第二历史图像帧之间的二维匹配特征点对,与结构化平面之间的关联关系构建的,所述结构化平面指的是利用所述当前图像帧和若干历史图像帧观测到的三维点构建的三维平面。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述结构化平面是利用设备拍摄的所述当前图像帧及所述当前图像帧以前的各历史图像帧构建得到的;

所述利用点面约束模型对所述初始位姿进行优化得到优化后的位姿之前,包括:

获取所述当前图像帧与所述第二历史图像帧中与所述结构化平面之间具有关联关系的二维匹配特征点对;

依据所述当前图像帧和所述第二历史图像帧在世界坐标系下的第一位置参数、所述二维匹配特征点对的二维坐标以及所述结构化平面的第二位置参数,构建所述点面约束模型。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述点面约束模型包括点面优化方程,所述点面优化方程包括第一项和第二项,所述第一项和第二项分别位于所述点面优化方程的等号的两边;所述第一位置参数包括旋转矩阵和平移矩阵,所述第二位置参数包括方向矩阵以及距离矩阵;

所述利用点面约束模型对所述初始位姿进行优化得到优化后的位姿,包括:

依据所述当前图像帧和所述第二历史图像帧的旋转矩阵和平移矩阵、所述结构化平面的方向矩阵以及距离矩阵、所述二维匹配特征点对中位于所述第二历史图像帧中的特征点的二维坐标,确定所述当前图像帧中与所述第二历史图像帧中的特征点对应的匹配特征点的预测坐标,其中,所述预测坐标作为所述第一项;

调整所述点面优化方程中的预设参数,以使所述第一项与所述第二项相等,其中,所述第二项为所述匹配特征点的二维坐标,所述预设参数包括所述当前图像帧的初始位姿。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述利用点面约束模型对所述初始位姿进行优化得到优化后的位姿,并将优化后的位姿确定为所述设备的视觉定位结果的步骤,包括:

响应于所述第二历史图像帧为所述当前图像帧的上一历史图像帧,对所述第二历史图像帧的位姿、所述当前图像帧的位姿以及所述结构化平面进行优化,得到所述设备在两个时刻的视觉定位结果;

响应于所述第二历史图像帧不为所述当前图像帧的上一历史图像帧,对所述当前图像帧的位姿以及所述结构化平面进行优化,得到所述设备在当前时刻的视觉定位结果。

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述当前图像帧与所述第二历史图像帧中与所述结构化平面之间具有关联关系的二维匹配特征点对之前,包括:

对所述当前图像帧进行三角剖分以得到对应的二维网格组,其中,所述二维网格组中的顶点为所述当前图像帧中的二维特征点;

将所述二维网格组投影到世界坐标系下,得到对应的三维网格组,其中,所述三维网格组中的顶点为所述当前图像帧中的二维特征点对应的三维点;

获取所述三维网格组中满足预设条件的第一三维网格以生成所述结构化平面。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述三维网格组中包括若干个三维网格;所述获取所述三维网格组中满足预设条件的第一三维网格以生成所述结构化平面,包括:

将与所述当前图像帧的距离小于或等于第一预设距离的三维网格作为候选三维网格;

选取所述候选三维网格之间,方向之差小于或等于第一预设差值和/或距离之差小于或等于第二预设差值的候选三维网格,作为所述第一三维网格。

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