[发明专利]体素地图构建方法及装置、计算机可读介质和电子设备

权利要求书

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，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述三维点对应的关联相机坐标的数量确定所述三维点对应的置信度数据；

将所述置信度数据存储到所述体素网格地图中。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取在所述目标场景中采集的定位图像，并确定所述定位图像在所述体素网格地图中的初始位姿；

根据所述初始位姿从所述体素网格地图中筛选得到所述定位图像的可视三维点；

通过所述可视三维点确定所述定位图像在所述体素网格地图中的精确位姿，以根据所述精确位姿实现在所述目标场景中的定位。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，获取在所述目标场景中采集的定位图像，并确定所述定位图像在所述体素网格地图中对应的初始位姿，包括：

获取在所述目标场景中采集的定位图像，并根据所述定位图像从所述体素网格地图对应的建图图像中匹配目标建图图像；

基于所述目标建图图像以及所述体素网格地图，确定所述定位图像在所述体素网格地图中的初始位姿。