[发明专利]一种地图建立方法、装置及存储介质有效
申请号: | 202010594549.3 | 申请日: | 2020-06-24 |
公开(公告)号: | CN111750853B | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
发明(设计)人: | 霍盈盈;严刚;李庆建;熊丽音 | 申请(专利权)人: | 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C21/32;G06T17/05 |
代理公司: | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人: | 林韵英 |
地址: | 100176 北京市大兴区亦庄经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 地图 建立 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种地图建立方法,应用于终端,所述终端与集成有图像采集设备以及惯性传感器的车辆通信连接,其特征在于,包括如下步骤:
获取车辆行驶过程中的IMU数据以及所述IMU数据对应的图像数据;
根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵,根据所述IMU数据对应的图像数据得到车辆行驶过程中的帧间变化矩阵;
根据第一目标误差算法对所述帧间位姿矩阵以及所述帧间变化矩阵进行联合约束,得到每一帧图像数据的车辆位姿矩阵;
根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立;
根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立之前,还包括:
根据所述车辆位姿矩阵及对应图像数据中路标点特征信息,确定状态优化参数以及第二目标误差算法,所述状态优化参数包括路标点的逆深度,所述第二目标误差算法为边缘化误差、IMU的预积分测量残差以及视觉重投影误差之和;
根据第二目标误差算法对每一帧图像数据中车辆位姿矩阵及路标点信息进行优化。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取车辆行驶过程中的IMU数据以及所述IMU数据对应的图像数据,包括:
将车辆行驶过程中的IMU数据以及图像数据根据时间戳对齐,得到所述IMU数据对应的图像数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像采集设备为双目摄像头,所述根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵,根据所述车辆行驶过程中图像采集设备采集到的图像数据得到车辆行驶过程中的帧间变化矩阵之前,所述方法还包括:
根据初始IMU数据得到初始位姿矩阵;
根据所述IMU数据对应的图像数据进行特征点匹配,得到所述特征点的深度信息;
根据所述特征点的深度信息,得到所述特征点的初始坐标。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述车辆行驶过程的IMU数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵,包括:对所述IMU数据进行预积分,根据经过预积分处理的数据得到车辆行驶过程中的帧间位姿矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息进行地图建立,包括:
获取目标帧图像数据;
将所述目标帧图像数据与相邻帧图像数据中的特征点进行匹配,得到匹配特征点;
确定所述匹配特征点对应的路标点在所述地图中的位置,将所述路标点添加至所述地图;
当所述目标帧图像数据对应的后续关键帧图像数据的路标点信息中不存在所述路标点,则将所述路标点在所述地图中删除。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取目标帧图像数据,包括:
从所有帧数据中筛选出符合目标约束条件的帧数据作为关键帧;
将与相邻关键帧的路标点重合的关键帧剔除,剩余关键帧作为目标帧图像数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述地图中每一帧图像数据的车辆位姿矩阵以及对应图像数据中路标点特征信息,以最小化重投影目标进行优化。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对所述目标帧图像数据进行回环检测。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将建立的所述地图,上传至云端。
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