[发明专利]云端三维地图构建方法、系统及设备在审
| 申请号: | 202110860557.2 | 申请日: | 2021-07-28 |
| 公开(公告)号: | CN113570716A | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
| 发明(设计)人: | 顾升宇;王强;张小军 | 申请(专利权)人: | 视辰信息科技(上海)有限公司 |
| 主分类号: | G06T17/05 | 分类号: | G06T17/05;H04L29/08;G06K9/62 |
| 代理公司: | 上海大邦律师事务所 31252 | 代理人: | 郜少毅 |
| 地址: | 201203 上海市浦东*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 云端 三维 地图 构建 方法 系统 设备 | ||
1.一种云端三维地图构建方法,其特征在于,所述云端三维地图构建方法包括:
采用不同通信设备分别采集多组地图数据;
将采集到的所述多组地图数据上传到云端;
在所述云端中,通过视觉惯性里程计算法将所述多组地图数据按照每组一个单元进行并行处理,并分别得到每组地图数据的处理结果;
对所述处理结果进行优化,并得到优化结果;
将每一组优化结果进行地图融合,以构建成三维地图。
2.如权利要求1所述的云端三维地图构建方法,其特征在于,所述通过视觉惯性里程计算法将所述多组地图数据按照每组一个单元进行并行处理的步骤包括:
输入每一组地图数据中的序列化图像、所述序列化图像中每张图像的时间戳,和同步采集惯性测量单元信息;
通过视觉惯性里程计算法将输入的信息和同步采集的信息进行计算,得到每张图像的六自由度位置和姿态,以及对应的惯性测量单元的时间戳、速度和零偏,以作为对每组地图数据的处理结果。
3.如权利要求2所述的云端三维地图构建方法,其特征在于,所述对所述处理结果进行优化的步骤包括:
提取经过并行处理后每张图像的特征点和描述子;
根据所述特征点和所述描述子进行图像匹配;
在匹配之后对图像进行关键帧的筛选;
将筛选出来的关键帧进行闭环检测;
输入所述关键帧、三维点云坐标、与每一个所述关键帧对应的所述惯性测量单元的时间戳、速度和零偏进行并行计算;
输出并行计算后的数据作为优化结果。
4.如权利要求1所述的云端三维地图构建方法,其特征在于,所述云端三维地图构建方法还包括:
在完成地图融合之后,判断是否更新已有地图;
如果更新,则通过上述步骤将需要更新的地图与已有地图进行融合;
如果不更新,则下载构建完成的所述三维地图。
5.一种云端三维地图构建系统,其特征在于,所述云端三维地图构建系统包括:
采集模块,用于采用不同通信设备分别采集多组地图数据;
上传模块,用于将采集到的所述多组地图数据上传到云端;
视觉惯性里程计模块,用于在所述云端中,通过视觉惯性里程计算法将所述多组地图数据按照每组一个单元进行并行处理,并分别得到每组地图数据的处理结果;
优化模块,用于对所述处理结果进行优化,并得到优化结果;
融合模块,用于将每一组优化结果进行地图融合,以构建成三维地图。
6.如权利要求5所述的云端三维地图构建系统,其特征在于,所述视觉惯性里程计模块,具体用于:
输入每一组地图数据中的序列化图像、所述序列化图像中每张图像的时间戳,和同步采集惯性测量单元信息;
通过视觉惯性里程计算法将输入的信息和同步采集的信息进行计算,得到每张图像的六自由度位置和姿态,以及对应的惯性测量单元的时间戳、速度和零偏,以作为对每组地图数据的处理结果。
7.如权利要求6所述的云端三维地图构建系统,其特征在于,所述优化模块,具体用于:
提取经过并行处理后每张图像的特征点和描述子;
根据所述特征点和所述描述子进行图像匹配;
在匹配之后对图像进行关键帧的筛选;
将筛选出来的关键帧进行闭环检测;
输入所述关键帧、三维点云坐标、与每一个所述关键帧对应的所述惯性测量单元的时间戳、速度和零偏进行并行计算;
输出并行计算后的数据作为优化结果。
8.如权利要求5所述的云端三维地图构建系统,其特征在于,所述云端三维地图构建系统还包括:
更新模块,用于在完成地图融合之后,判断是否更新已有地图,如果更新,则通过上述步骤将需要更新的地图与已有地图进行融合;
下载模块,用于如果不更新,则下载构建完成的所述三维地图。
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