一种视觉定位方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种视觉定位方法及系统，包括：获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集；根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图；将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。本发明专利技术实施例通过双目视觉相机获取实时双目图像，根据实时双目图像和上一时序内的双目图像对局部视觉点云图进行构建，并通过将局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，从而得到拍摄该实时双目图像的位姿信息，本发明专利技术实施例更易于部署和操作，提高了视觉定位效率，同时提供更加丰富的视觉纹理图像和视觉几何信息，拓展视觉定位的应用范围。

A Visual Positioning Method and System

【技术实现步骤摘要】
一种视觉定位方法及系统
本专利技术实施例涉及视觉定位
，尤其涉及一种视觉定位方法及系统。
技术介绍
在现有的视觉定位技术中，通过激光作为传感器，获取三维点云数据，实现在已知三维点云地图中的定位。然而，激光传感器本身存在着诸多缺陷，这些缺陷限制了视觉定位系统的应用，例如，激光传感器体积一般较大，导致其在很多应用场景中无法进行安装部署，限制了视觉定位系统的大范围应用。再加上激光传感器本身获取的是空间点云数据，这些数据包含的信息不够丰富，除用于定位外很难用作他途，因此无法进行更多的功能拓展与开发。因此，现在亟需一种视觉定位方法及系统来解决上述问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种视觉定方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供了一种视觉定位方法，包括：获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集；根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图；将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。第二方面，本专利技术实施例提供了一种视觉定位系统，包括：获取模块，用于获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集；局部视觉点云图构建模块，用于根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图；定位模块，用于将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种视觉定位方法及系统，通过双目视觉相机获取实时双目图像，根据实时双目图像和上一时序内的双目图像对局部视觉点云图进行构建，并通过将局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，从而得到拍摄该实时双目图像的位姿信息，相比激光方式获取局部点云的方法，本专利技术实施例更易于部署和操作，提高了视觉定位效率，同时提供了更加丰富的视觉纹理图像和视觉几何信息，拓展了视觉定位的应用范围。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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的附图。图1为本专利技术实施例提供的视觉定位方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的视觉定位系统的结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。通过激光作为传感器，获取三维点云数据，实现在已知三维点云地图中的定位，其核心为利用激光传感器的局部实时点云与全局三维点云地图进行匹配。然而，激光传感器本身存在着诸多缺陷，这些缺陷限制了视觉定位系统的应用，具体包含以下几个方面：1、激光传感器体积一般较大，导致其在很多应用场景中无法进行安装部署，限制了视觉定位系统的大范围应用；2、激光传感器本身获取的是空间点云数据，这些数据包含的信息不够丰富，除用于定位外很难用作他途，因此无法进行较多的功能拓展与开发；3、激光传感器价格较高，多线激光的价格一般高达几万至数十万元，高昂的价格限制了视觉定位系统在消费领域的大规模推广。本专利技术实施例通过双目视觉相机作为传感器对局部点云数据进行获取，降低了视觉定位系统的价格，减小系统的整体体积，使得视觉定位系统更容易安装部署，并且通过双目视觉相机可以更加丰富对环境进行感知，从而可以进行更多的功能拓展与开发。图1为本专利技术实施例提供的视觉定位方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供了一种视觉定位方法，包括：步骤101，获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集。在本专利技术实施例中，通过双目视觉相机对局部场景进行实时拍摄，从而获取到局部场景的当前时刻的双目图像，即实时双目图像，同时，获取预设的上一时间窗口的所有双目图像，作为双目图像集，例如，预设当前时刻的上一时间窗口为5秒，即获取到双目视觉相机在5秒前的时间内拍摄到的所有双目图像。需要说明的是，本专利技术实施例通过将双目视觉相机设置在移动机器人、无人机或无人驾驶车辆上，在场景中进行移动，通过双目视觉相机实时对局部场景进行拍摄，以用于定位双目视觉相机的当前位姿，即对移动机器人、无人机或无人驾驶车辆进行定位。另外，在本专利技术实施例中，局部场景是指移动机器人、无人机或无人驾驶车辆在预设范围内的场景中进行移动，全局场景是指该场景的整体范围，即局部场景为全局场景的某一区域范围内的位置。步骤102，根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图。在本专利技术实施例中，通过实时双目图像和实时双目图像上一时间窗口内的双目图像集，构建局部场景的视觉点云图，即构建局部视觉点云图。首先，对实时双目图像和双目图像集进行特征提取，在本专利技术实施例中，可通过尺度不变特征转换算法(Scale-invariantfeaturetransform，简称SIFT)或加速鲁棒特征算法(SpeedUpRobustFeatures，简称SURF)进行特征点提取，然后将实时双目图像的特征点和双目图像集的特征点进行匹配，从而得到特征匹配的像素对，即匹配点；最后，将匹配点转换成三维坐标，并根据三维坐标构建局部视觉点云图。步骤103，将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。在本专利技术实施例中，全局视觉点云图为前期已构建好的三维点云地图，在分别获取了局部视觉点云图和全局视觉点云图之后，需要对这两个点云图进行匹配，通过迭代最近点算法(IterativeClosetPoint，简称ICP)或正态分布变换算法(NormalDistributeTransform，简称NDT)，将局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，并将匹配得到的局部视觉点云图到全局视觉点云图的变换矩阵进行求解，从而获知当前时刻的双目视觉相机的位姿信息，即获取实时双目图像对应的定位信息。本专利技术实施例提供的视觉定位方法，通过双目视觉相机获取实时双目图像，根据实时双目图像和上一时序内的双目图像对局部视觉点云图进行构建，并通过将局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，从而得到拍摄该实时双目图像的位姿信息，相比激光方式获取局部点云的方法，本专利技术实施例更易于部署和操作，提高了视觉定位效率，同时提供了更加丰富的视觉纹理图像和视觉几何信息，拓展了视觉定位的应用范围。在上述实施例的基础上，所述根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图，包括：获取所述实时双目图像的左目图像和右目图像；根据纹理信息分别对所述实时双目图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视觉定位方法，其特征在于，包括：获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集；根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图；将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。

【技术特征摘要】
1.一种视觉定位方法，其特征在于，包括：获取局部场景的实时双目图像和所述实时双目图像上一时间窗口的双目图像集；根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图；将所述局部视觉点云图和全局视觉点云图进行匹配，根据匹配结果，获取相机位置信息和相机姿态信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时双目图像和所述双目图像集构建局部视觉点云图，包括：获取所述实时双目图像的左目图像和右目图像；根据纹理信息分别对所述实时双目图像、所述双目图像集、所述左目图像和所述右目图像进行特征提取处理，得到实时双目图像特征点、双目图像集特征点、左目图像特征点和右目图像特征点；将所述实时双目图像特征点和所述双目图像集特征点进行特征匹配处理，并将所述左目图像特征点和所述右目图像特征点进行特征匹配处理，根据匹配结果，得到特征匹配成功的匹配点；通过三角测量算法对所述匹配点进行处理，得到所述匹配点对应的三维坐标，并根据所述三维坐标构建局部视觉点云图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据纹理信息分别对所述实时双目图像、所述双目图像集、所述左目图像和所述右目图像进行特征提取处理，得到实时双目图像特征点、双目图像集特征点、左目图像特征点和右目图像特征点，包括：根据纹理信息，通过尺度不变特征变换算法对所述实时双目图像、所述双目图像集、所述左目图像和所述右目图像进行特征提取处理，得到实时双目图像特征点、双目图像集特征点、左目图像特征点和右目图像特征点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取局部场...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，华仁红，王毓玮，
申请(专利权)人：北京易达图灵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11