CN114063099B 基于rgbd的定位方法及装置 （厦门大学）

本发明提出了一种基于RGBD的定位方法及信息进行匹配，以进行位姿恢复和六自由度估2采用激光雷达获取环境点云数据，并根据激光里程计算法对所述环境点采用RGBD摄像头传感器获取相应环境的目标图像，并获取所述目对所述三维点云数据进行特征提取以得到目标特征信息，其中，对所述源特征信息和所述目标特征信息进行匹配，以进行位姿恢复和六自由度估计，从而得到所述RGBD摄像头传感器在所述离线点云地图中的定位采用3D-LineDetection算法提取所述离线点云地图中的线特征和面特采用Spinnet算法提取所述离线点云地图中的点的描述子，以得到每个点云的32维的其中，对所述源特征信息和所述目标特征信息进行匹配，以进采用RANSAC迭代以得到所述源特征信息中的点在对应所述目标特征信息中的点之间采用ICP算法得到所述源特征信息中的点在对应所述目标特征信息中的点之间的旋转根据所述源特征信息和所述目标特征信息建立优化函数，以便通过所述优所述源特征信息在对应所述目标特征信息之3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存RGBD的定位程序被处理器执行时实现如权利要求1-2中任一项所述的基于RGBD的定位方4.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存地图构建模块，用于根据激光里程计算法对所述环境点云数据3RGBD摄像头传感器，用于获取相应环境的目标图像，并获取所述目特征融合匹配模块，用于对所述源特征信息和所述目标其中，所述第一特征提取模块进一步用于，采用3D-LineDete述线特征的两个端点信息进行存储；采用Spinnet算法提取所述离线点云地图中的点的描其中，所述特征融合匹配模块进一步用于，采用RANSAC迭代以的点在对应所述目标特征信息中的点之间的粗定位；采用ICP算法得到所述源特征信息中4[0002]相关技术中，实现精确定位对于自动驾驶汽车和智能机用移动设备上传感器的定位方法是一种可行的解决方案；融合IMU的视觉里程计技术在位[0008]根据本发明实施例的基于RGBD的定位方法，首先采用激光雷达获取环境点云数5后对源特征信息和目标特征信息进行匹配，以进行位姿恢复和六自由度估计，从而得到[0011]可选地，对所述离线点云地图进行特征提取以得到源特征信息，包括：采用3D-息中的点之间的粗定位；采用ICP算法得到所述源特征信息中的点在对应所述目标特征信过所述优化函数得到所述源特征信息在对应所述目标特征信存储有基于RGBD的定位程序，该基于RGBD的定位程序被处理器执行时实现如上述的基于理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，点云地图进行特征提取以得到源特征信息，其中，所述源特征信息包括点、线和面特征；6所述线特征的两个端点信息进行存储；采用Spinnet算法提取所述离线点云地图中的点的信息中的点在对应所述目标特征信息中的点之间的粗定位；采用ICP算法得到所述源特征7[0037]采用Spinnet算法提取离线点云地图中的点的描述子，以得到每个点云的32维的LineDetection算法即可离线的提取到点云地图中的平面和线段特征数据，然后通过选择离线点云地图使用点云深度学习算法提取离线点云地图中的点的描述子；例如使用8代得到两个点云之间的粗略定位；这个步骤可以使两个点云之间的重叠部分尽可能的接[0048]对于点特征，例如使用重投影误差将点云P中的第j个点在第k帧数据定义误差函o和v表示为法线的方位角和仰角，为相机到世界坐标系之间的转换关9[0070]图2为根据本发明一个实施例的基于RGBD的定位装置的方征信息中的点在对应目标特征信息中的点之间的粗定位；采用ICP算法得到源特征信息中[0079]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第领域