[发明专利]面向室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法

说明书

本发明涉及一种面向室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法，包括：视觉里程计实时的进行实例分割，统计更新地图点观测频数，构建亲和力矩阵，采用匈牙利分配算法完成关联或者初始为新物体；对于满足初始化条件的物体采用参数分离的切平面线性重构方法完成二次曲面初始化并进行参数解算，构建观测误差函数进行非线性优化不断对二次曲面路标更新与优化，获得最终的估计效果。本发明考虑了室外场景下运动物体的情况，并克服了二次曲面切平面直接线性重构容易受噪声影响的问题，提升了室外场景下移动机器人对环境物体估计的准确性以及环境理解能力，有助于智能驾驶中导航与避障等目标导向的工作。

技术领域

本发明涉及计算机视觉及机器人领域，具体涉及一种面向室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法。

背景技术

物体视觉里程计是指在利用传统视觉里程计对相机进行跟踪时，加入语义信息获取方法，构建对环境物体描述。相比于传统视觉里程计，物体视觉里程计不仅能完成相机跟踪的功能，同时也能为移动机器人提供更强的感知能力，支持其完成如避障、导航等目标导向的任务。物体视觉里程计的关键问题在于物体路标的构建，在多种路标构建方法中二次曲面由于数学表达简单但表示准确是合适的物体表示方法，但目前物体视觉里程计中二次曲面路标构建存在以下挑战：1)物体观测噪声较大，除了本身视觉里程计相机跟踪时相机位姿估计以及几何特征提取和匹配存在误差，各种语义信息获取方法由于遮挡甚至误检漏检同样存在噪声，这为二次曲面路标的重构带来了困难。2)物体位姿估计计算代价大，为了获得更准确的物体表示，部分二次曲面路标构建方法会引入基于深度学习的物体位姿估计方法或者点云处理方法，这些方法实时性差且需要较高计算性能的平台。3)室外场景物体数据关联困难，室外场景存在不少移动物体，如行人移动车辆等，运动物体不能简单利用物体位置分布进行关联，且容易导致遮挡从而导致错误的数据关联难以在实际移动机器人平台应用。

因此，如何设计能够满足实际应用于室外场景物体视觉里程计中二次曲面路标构建方法成为当前亟需解决的问题。

发明内容

针对以往物体视觉里程计二次曲面路标构建方法噪声敏感，数据关联不能对应运动物体的不足，本发明提出了一种新的面向室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法。

一种面向室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法包括：

首先将检测结果分配至已有物体或者创建新物体完成数据关联，之后对于满足初始化条件的物体进行直接线性重构完成二次曲面的初始化，在视觉里程计有新的关键帧检测加入时，应用非线性优化不断对二次曲面路标进行更新和优化。

该方法能够在存在运动物体的室外场景下对于静态物体稳定关联，在二次曲面路标重构时对于相机跟踪和物体检测噪声有较好的鲁棒性，提升机器人环境感知能力，智能驾驶的导航、避障等目标导向的应用场景。

本发明的技术方案是这样实现的：1)首先视觉里程计远程调用YOLACT网络完成实时实例分割，统计更新地图点观测频数。2)对于每个检测结果与历史物体计算多种跟踪线索，构建亲和力矩阵，采用匈牙利分配算法完成关联或者初始为新物体。3)对于满足初始化条件的物体采用参数分离的切平面线性重构方法完成二次曲面初始化。4)在初始化完成或新关键帧检测到来时，对二次曲面矩阵进行参数解算，并构建观测误差函数进行非线性优化不断对二次曲面路标更新与优化，获得最终的估计效果。

室外场景物体的视觉里程计二次曲面路标构建方法，包括如下步骤：

步骤一、视觉里程计接收相机采集图像帧并进行处理，远程调用服务端YOLACT网络完成实例分割，服务端采用编码并回传当前帧检测实例集合，视觉里程计对检测实例掩码范围内投影地图点观测统计进行更新；