[发明专利]一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统及方法

权利要求书

1.一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统，其特征在于，该系统包括边缘端和移动端，在所述边缘端进一步设置依序连接的第一建图模块和第一回环检测模块；在所述移动端进一步设置依序连接的追踪模块、网络预测模块、决策模块、第二建图模块和第二回环检测模块。

2.如权利要求1所述的一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统，其特征在于，其中：

所述第一建图模块，实现地图构建，将关键帧和关键帧生成的新地图点加入地图中、剔除冗余关键帧和地图点，对当前地图执行局部地图BA优化；

所述第一回环检测模块，对关键帧进行闭环连接检测，若检测到闭环的关键帧则执行闭环纠正，将关键帧和地图中关键帧比较识别是否回到之前位置并执行地图点融合，实现全局地图BA优化；

所述追踪模块，对摄像头获取的输入图像进行预处理提取特征生成帧，由相邻帧间的帧特征匹配估计相机位姿，获得关键帧；

所述网络预测模块，根据历史时段的网络带宽，预测下一个时段的网络带宽；

所述决策模块，利用强化学习算法构建建立基于神经网络的决策模型，所述决策模型实现了根据预测时段的网络状态判断将关键帧保留在移动端执行第二建图模块和第二回环检测模块还是发送到边缘端执行第一建图模块和第一回环检测模块；

所述第二建图模块，实现地图构建，包括将关键帧和关键帧生成的新地图点插入地图中，剔除冗余关键帧和地图点，对当前地图执行局部地图BA优化；

所述第二回环检测模块，对关键帧进行闭环连接检测，若检测到闭环的关键帧则执行闭环纠正，将关键帧和地图中关键帧比较识别是否回到之前位置并执行地图点融合，实现全局地图BA优化。

3.如权利要求2所述的一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统，其特征在于，所述追踪模块包括以下处理：

预处理：对于传入的每帧图片特征提取和匹配从而构造当前帧，初始化一个局部地图，将图像数据转换为系统后续识别和处理的帧数据；

位姿估计：根据相邻帧恒速运动模型估计初始位姿，失败则用参考关键帧方法，再失败直接重定位；

跟踪局部地图：将地图点投影到当前帧上得到的匹配点，优化当前位姿：

生成关键帧：对于每帧图像判断其是否满足作为关键帧的条件，满足则产生关键帧。

4.如权利要求2所述的一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统，其特征在于，所述第一建图模块和所述第二建图模块包括以下处理：

进行关键帧处理：当关键帧队列非空时，首先从缓存队列中取出关键帧，然后计算词袋向量，进行当前帧地图点处理和共视图更新；

剔除地图点：对于新增加的地图点，根据其观测情况删除不好的地图点；

创建地图点：将传来的每个关键帧与共视程度最高的l个相邻关键帧匹配然后三角化生成新的地图点；

融合相邻关键帧地图点：如果当前关键帧队列中没有关键帧，执行融合当前关键帧和其两级相邻关键帧重复的地图点；

剔除冗余关键帧：若此时回环检测线程没有请求停止建图线程且当时队列为空，则剔除冗余关键帧；

局部地图BA优化：对当前地图中的所有地图点进行位姿优化。

5.如权利要求2所述的一种基于网络状态决策的自适应地图构建系统，其特征在于，所述第一回环检测模块和所述第二回环检测模块具体包括以下处理：

步骤3.1：检测回环：判断当前关键帧距离上次回环的间隔，若间隔小于10个关键帧或该关键帧不存在候选闭环关键帧，则直接返回false；当该关键帧存在候选闭环关键帧时，检测关键帧组的连续性判断闭环是否成功；

步骤3.2：计算相似变换：对当前关键帧和闭环候选关键帧之间匹配的地图点通过sim3算法计算相似变换，该算法通过3对匹配点求解相似变换矩阵SE₃，其中，尺度因子为s，旋转矩阵为R，平移矩阵为t；

步骤3.3：闭环纠正：将相似变换结果传到相邻关键帧，进行包括地图点融合和本质图优化的闭环纠正；

步骤3.4：全局地图BA优化：基于地图点到关键帧之间的投影关系，对所有关键帧和地图点执行BA优化。