[发明专利]一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法

权利要求书

1.一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，包括：

AR终端，用于对外部周围环境进行扫描；

VPS视觉定位模块，用于帮助AR终端进行定位，所述VPS视觉定位模块包括域名服务模块、数据库模块和管理模块；

传输模块，用于帮助AR终端传输扫描的数据和VPS服务器的位置数据；

云端服务器，用于接收AR终端传输扫描的数据；

视觉SLAM系统，用于配合AR终端对外部周围环境进行判断；

其中，所述域名服务模块用于负责响应DNS查询请求、分析请求源地址和到对应数据库中查找记录；

所述数据库模块用于负责存储DNS记录，DNS记录是按照不同的地理临近性组织的；

所述管理模块用于启动、停止DNS服务、修改DNS记录和修改地理临近性配置。

2.如权利要求1所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述AR终端的可视界面上，以若干个格子的数量变化表示当前的VPS状态；

其中，格子的数量为1-3个，用户第一次VPS请求定位成功后会有满格三个信号；

在接下来每一次VPS定位失败会少一格信号，直至为零。

3.如权利要求2所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

在上一次VPS定位失败下一次定位成功的情况下，则当前信号格子数保持不变，接下来持续定位成功则增加格子数，直至加满不再增加。

4.如权利要求1所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述AR终端每次间隔5-10秒对周围的环境进行扫描并将扫描的数据通过传输模块传输到云端服务器。

5.如权利要求1所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述视觉SLAM系统包括传感器、前台线程、显示模块、后台线程、检测模块和建图模块；

所述传感器用于将激光点云扫描的数据进行输入；

所述前台线程用于根据传感器数据进行跟踪求解，实时恢复每个时刻的位置；

所述显示模块用于输出设备的实时位置和三维点云；

所述后台线程用于进行局部或全局优化，减少误差累计和场景回路检测；

所述检测模块用于对相应的场景进行检测从而减小累积误差；

所述建图模块用于根据估计的轨迹建立与任务要求对应的地图。

6.如权利要求5所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述视觉SLAM系统状态包括正常状态、不稳定状态和异常状态；

其中，每一种状态对应整个界面有不同颜色的光效显示。

7.如权利要求6所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述正常状态、所述不稳定状态和所述不稳定状态下在显示模块中呈现的颜色均不一致。

8.如权利要求7所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述视觉SLAM系统会将正常状态、不稳定状态和不稳定状态的数据发送至所述云端服务器，方便用户通过手机连接云端进行查看。

9.如权利要求5所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述视觉SLAM系统还包括深度学习模块；

所述深度学习模块用于结合SLAM，实现精准的场景环境语义分析，提升SLAM系统精度。

10.如权利要求5所述的一种表现大空间AR体验稳定性的视觉交互方法，其特征在于，

所述传感器包括激光传感器和视觉传感器；

所述激光传感器用于直接获得相对于环境的直接距离信息，从而实现直接相对定位；

所述视觉传感器用于直接获得相对于环境的直接距离信息，通过两帧或多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累积位姿变化计算当前位置；

其中，所述激光传感器的绝对定位及轨迹优化可以在相对定位的基础上进行；

所述视觉传感器，直接用里程计进行定位，里程计的测量积分后激光传感器直接获得的定位信息。