[发明专利]回环检测方法及装置、回环检测机器人、存储介质

说明书

本申请的实施例揭示了一种回环检测方法及装置、回环检测机器人、存储介质。该方法包括：获取图像帧序列，图像帧序列中的每个图像帧包括激光点云数据和温度阵列数据；对图像帧序列中的每个图像帧进行特征提取，得到每个图像帧对应的图像特征；将图像特征的数量超过预设阈值的图像帧标记为关键帧，并根据关键帧包括的激光点云数据和温度阵列数据确定对应的位姿信息；根据关键帧与历史帧的第一匹配结果，以及位姿信息与历史位姿信息的第二匹配结果进行回环检测。该方法在回环检测的过程中引入温度阵列数据，提高了回环检测的成功率。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种回环检测方法及装置、回环检测机器人、存储介质。

背景技术

中国拥有众多的数据中心，每年制冷设备的能耗开销数以亿计。而传统的数据中心节能措施灵活性差、精度低，所以构建基于大数据的、机器学习的数据中心能耗优化模型尤为重要。模型训练的基础是大数据，但现有机房数字化条件参差不齐，温湿度测点往往需要多个机柜甚至多个列头柜共用一个，并且空调控制参数往往不能及时获取，甚至还需要联系现场一线人员拍照确认，这些都为智能IDC(Internet Data Center，互联网数据中心)的推进埋下了障碍。所以亟需一种推广性强，可以避免加装传感器繁琐的工程的方法来进行数据搜集，巡检机器人应运而生，但是机房场景相似度高，特征少，不利于机器人定位建图，很容易出现误判机器人自身的位置，容易造成假性回环。

综上，亟需一种改良优化后的回环检测方法，以帮助巡检机器人在机房场景定位建图。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请的实施例分别提供了一种回环检测方法及装置、回环检测机器人、计算机可读存储介质，引入温度点阵数据优化回环检测，从而提高回环检测的成功率。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种回环检测方法，所述方法包括：

获取图像帧序列，所述图像帧序列中的每个图像帧包括激光点云数据和温度阵列数据；对所述图像帧序列中的每个图像帧进行特征提取，得到每个图像帧对应的图像特征；将图像特征的数量超过预设阈值的图像帧标记为关键帧，并根据所述关键帧包括的激光点云数据和温度阵列数据确定对应的位姿信息；根据所述关键帧与历史帧的第一匹配结果，以及所述位姿信息与历史位姿信息的第二匹配结果进行回环检测。

在另一示例性实施例中，所述方法还包括：将图像特征的数量未超过预设阈值的图像帧作为历史帧进行存储。

在另一示例性实施例中，在所述根据所述关键帧与历史帧的第一匹配结果，以及所述位姿信息与历史位姿信息的第二匹配结果进行回环检测之前，所述方法还包括：将所述关键帧输入自编码网络中进行编码，得到所述关键帧的编码值：将所述关键帧输入自编码网络中进行编码，得到所述关键帧的编码值；将所述关键帧的编码值与历史帧的编码值进行匹配，得到所述第一匹配结果。

在另一示例性实施例中，所述将所述关键帧输入自编码网络中进行编码，得到所述关键帧的编码值，包括：将所述关键帧输入自编码网络中进行残差处理和卷积处理，得到所述关键帧的编码值。

在另一示例性实施例中，所述根据所述关键帧与历史帧的第一匹配结果，以及所述位姿信息与历史位姿信息的第二匹配结果进行回环检测，包括：若所述第一匹配结果和所述第二匹配结果都指示匹配成功，则确定回环成立。

在另一示例性实施例中，所述根据所述关键帧与历史帧的第一匹配结果，以及所述位姿信息与历史位姿信息的第二匹配结果进行回环检测，包括：若所述第一匹配结果指示为匹配失败，则确定回环失败，并将所述关键帧的编码值录入用于存储历史帧的编码值的数据库中。

在另一示例性实施例中，所述方法还包括：若所述第二匹配结果指示为匹配失败，则将所述关键帧的位姿信息录入用于存储历史位姿信息的数据库中。