体素地图构建方法及装置、计算机可读介质和电子设备制造方法及图纸

本公开提供一种体素地图构建方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及三维地图技术领域。该方法包括：获取目标场景的建图图像；对所述建图图像进行地图重建得到所述目标场景的三维点云地图，所述三维点云地图包括三维点以及所述三维点的关联相机坐标；基于所述三维点与所述关联相机坐标之间的关联关系，确定所述三维点云地图中各所述三维点的观测约束信息；将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图。本公开能够有效提升定位精度以及定位效率，节省存储空间和计算资源。节省存储空间和计算资源。节省存储空间和计算资源。

【技术实现步骤摘要】
体素地图构建方法及装置、计算机可读介质和电子设备


[0001]本公开涉及三维地图
，具体涉及一种体素地图构建方法、体素地图构建装置、计算机可读介质和电子设备。

技术介绍

[0002]伴随着人们生活水平的不断提高，增强现实技术(Augmented Reality，AR)越来越得到人们的广泛关注。其中AR地图导航是指根据采集的场景图像构建虚拟的三维地图，并基于构建的三维地图实现视觉定位的技术。
[0003]相关的视觉定位，AR导航等技术中，一般是通过现实场景对应的三维点云地图与拍摄到的定位图像之间的匹配关系实现导航定位的，但是，三维点云地图中仅包含三维点的坐标信息，由于三维点云地图的分布和存储结构无规律性，为了获得二维图像特征点和地图三维点之间的匹配关系，通常需要进行非常耗时的搜索和大量的匹配过程，从而影响定位精度和效率。

技术实现思路

[0004]本公开的目的在于提供一种体素地图构建方法、体素地图构建装置、计算机可读介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服相关技术方案中定位精度较差、定位效率较低的问题。
[0005]根据本公开的第一方面，提供一种体素地图构建方法，包括：
[0006]获取目标场景的建图图像；
[0007]对所述建图图像进行地图重建得到所述目标场景的三维点云地图，所述三维点云地图包括三维点以及所述三维点的关联相机坐标；
[0008]基于所述三维点与所述关联相机坐标之间的关联关系，确定所述三维点云地图中各所述三维点的观测约束信息；
[0009]将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图。
[0010]根据本公开的第二方面，提供一种体素地图构建装置，包括：
[0011]建图图像获取模块，用于获取目标场景的建图图像；
[0012]点云地图重建模块，用于对所述建图图像进行地图重建得到所述目标场景的三维点云地图，所述三维点云地图包括三维点以及所述三维点的关联相机坐标；
[0013]观测约束信息确定模块，用于基于所述三维点与所述关联相机坐标之间的关联关系，确定所述三维点云地图中各所述三维点的观测约束信息；
[0014]体素网格地图构建单元，用于将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图。
[0015]根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0016]根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，其特征在于，包括：
[0017]处理器；以及
[0018]存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的方法。
[0019]本公开的一种实施例所提供的体素地图构建方法，对目标场景对应的建图图像进行地图重建得到目标场景对应的三维点云地图，基于三维点云地图中三维点与各关联相机坐标之间的关联关系，确定三维点云地图中所有三维点对应的观测约束信息，将三维点云地图以及观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到目标场景对应的体素网格地图。一方面，通过将三维点云地图以及观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，在实现导航定位时，能够根据以体素关系树存储体素网格地图快速匹配对应的三维点，有效提升定位的效率；另一方面，在将三维点云地图存储为体素关系树的同时，也将三维点对应的观测约束信息进行存储，在实现导航定位时，结合观测约束信息快速筛选三维点，进一步提升定位的效率，同时保证定位的准确度；再一方面，通过体素关系树的形式存储地图信息，节省存储空间，减少计算资源的消耗。
[0020]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0021]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。在附图中：
[0022]图1示出了可以应用本公开实施例的一种示例性系统架构的示意图；
[0023]图2示出了可以应用本公开实施例的一种电子设备的示意图；
[0024]图3示意性示出本公开示例性实施例中一种体素地图构建方法的流程图；
[0025]图4示意性示出本公开示例性实施例中一种重建三维点云地图的流程图；
[0026]图5示意性示出本公开示例性实施例中一种确定三维点对应观测约束信息的流程图；
[0027]图6示意性示出本公开示例性实施例中一种观测约束信息的原理示意图；
[0028]图7示意性示出本公开示例性实施例中一种构建体素网格地图的流程图；
[0029]图8示意性示出本公开示例性实施例中一种融合三维点的流程图；
[0030]图9示意性示出本公开示例性实施例中一种八叉树结构的体素网格地图的原理示意图；
[0031]图10示意性示出本公开示例性实施例中一种基于体素网格地图进行定位的流程图；
[0032]图11示意性示出本公开示例性实施例中一种确定定位图像的初始位姿的流程图；
[0033]图12示意性示出本公开示例性实施例中一种筛选可视三维点的流程图；
[0034]图13示意性示出本公开示例性实施例中体素地图构建装置的组成示意图。
具体实施方式
[0035]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
[0036]此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0037]图1示出了可以应用本公开实施例的一种体素地图构建方法及装置的示例性应用环境的系统架构的示意图。
[0038]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103中的一个或多个，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。终端设备101、102、103可以是各种具有图像处理功能的电子设备，包括但不限于台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等等。应该理解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种体素地图构建方法，其特征在于，包括：获取目标场景的建图图像；对所述建图图像进行地图重建得到所述目标场景的三维点云地图，所述三维点云地图包括三维点以及所述三维点的关联相机坐标；基于所述三维点与所述关联相机坐标之间的关联关系，确定所述三维点云地图中各所述三维点的观测约束信息；将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述建图图像进行地图重建得到所述目标场景的三维点云地图，包括：提取所述建图图像对应的特征点，并基于所述特征点匹配所述建图图像之间的特征点对；根据所述特征点对进行地图重建，得到所述目标场景的三维点云地图，并记录所述三维点云地图中的各所述三维点对应的关联相机坐标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维点与所述关联相机坐标之间的关联关系，确定所述三维点云地图中各所述三维点的观测约束信息，还包括：根据所述三维点与所述关联相机坐标之间的距离确定所述三维点的最大可视距离；根据所述三维点与所述关联相机坐标之间的射线方向确定所述三维点的法线方向；根据所述射线方向与所述法线方向之间的夹角确定所述三维点的最大可视角度；将所述最大可视距离、所述法线方向和所述最大可视角度作为所述三维点的观测约束信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图，还包括：根据所述目标场景的范围大小以及预设的定位精度确定所述体素关系树的深度信息以及体素边长。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述体素关系树包括八叉树；所述将所述三维点云地图以及所述观测约束信息以体素关系树的形式进行存储，得到所述目标场景的体素网格地图，包括：基于所述深度信息以及所述体素边长确定所述八叉树的叶子节点和根节点；将所述三维点云地图中的所述三维点以及所述观测约束信息更新并融合到所述叶子节点以及所述根节点中，得到所述目标场景的体素网格地图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述三维点云地图中的所述三维点以及所述观测约束信息更新并融合到所述叶子节点以及所述根节点中，还包括：确定所述三维点之间的距离数据；将所述三维点云地图中所述距离数据小于所述体素边长的目标三维点，以及所述目标三维点的观测约束信息进行融合，作为一个体素信息，并存储到所述体素网格地图中。7.根据权利要求1所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：高爽，李姬俊男，张旭东，郭彦东，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：