[发明专利]描述子地图生成方法、定位方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种描述子地图生成方法、定位方法、装置、设备和存储介质，描述子地图生成方法包括：获取机器人采集的多张图像以及机器人采集每张图像时的位置信息；针对每张图像，获取图像的语义分割图，基于语义分割图中的多个语义分割区域生成图像的图描述子；根据所有图像的图描述子和位置信息生成描述子地图。既避免了传统语义分割方法在多目标任务时存在泛化能力不足的问题，提高了定位的泛化能力，又无需提取视觉深度信息，采用图描述子关联已知的位置信息生成描述子地图，定位时通过目标图像的图描述子在描述子地图中搜索匹配找到距离最近的图描述子，该图描述子关联的位置信息即为定位信息，提高了定位精度和定位效率。

技术领域

本发明实施例涉及机器人定位技术领域，尤其涉及一种描述子地图生成方法、描述子地图生成装置、定位方法、定位装置、设备和存储介质。

背景技术

在机器人的运动控制中，机器人的定位至关重要，机器人定位是指确定机器人的位置、姿态等信息，从而可以根据机器人的位置、姿态信息确定机器人所处的当前位置是否位于预先设定的位置，姿态是否是预先设置的动作的姿态等。

随着机器学习算法的发展，语义识别分割、视觉的深度信息提取得到长足进步，使得基于语义识别分割、视觉深度信息的机器人定位方法成为当前主流研究方向，语义识别分割的定位方法具有如下优势：(1)相对于低层视觉信息的定位方法，对于视角、光照变换具有更好的鲁棒性；(2)相对于基于几何测量信息的定位方法，支持稀疏地图方式，适应更大场景，并且在重定位时，搜索空间更少，提高了重定位的速度和准确率。

然而，基于语义识别分割的定位方法在多目标任务时存在泛化能力不足的问题，而基于视觉的深度信息的定位方法存在精度不高，导致系统定位精度低的问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种描述子地图生成方法、定位方法、装置、设备和存储介质，以解决现有机器人定位方法存在泛化能力不足和定位精度低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种描述子地图生成方法，包括：

获取机器人采集的多张图像以及所述机器人采集每张图像时的位置信息；

针对每张图像，获取所述图像的语义分割图，所述语义分割图包括多个语义分割区域；

基于所述语义分割图中的多个语义分割区域生成所述图像的图描述子；

根据所有图像的图描述子和所述位置信息生成描述子地图。

第二方面，本发明实施例提供了一种定位方法，用于对机器人定位，包括：

获取所述机器人采集的目标图像；

生成所述目标图像的第一图描述子；

从预先建立的描述子地图所包含的多个第二图描述子中确定出与所述第一图描述子距离最近的目标图描述子，所述目标图描述子关联有位置信息；

将所述目标图描述子关联的位置信息确定为所述机器人的定位信息；

其中，所述描述子地图通过本发明实施例所述的描述子地图生成方法生成。

第三方面，本发明实施例提供了一种描述子地图生成装置，包括：

图像和位置信息采集模块，用于获取机器人采集的多张图像以及所述机器人采集每张图像时的位置信息；

语义分割模块，用于针对每张图像，获取所述图像的语义分割图，所述语义分割图包括多个语义分割区域；

图描述子生成模块，用于基于所述语义分割图中的多个语义分割区域生成所述图像的图描述子；

描述子地图生成模块，用于根据所有图像的图描述子和所述位置信息生成描述子地图。