CN114708309B 基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法及系统 （广东工业大学）

基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法2构建三维路标点集，并对所述三维路标点集与所述建筑平面降采样后的三维路标点集与降采样后的建筑分别提取所述降采样后的三维路标点集与所述降采样后的建筑平面图点集的K近邻距离直方图N维特征向量后，获取所述降采样后的三维路标点集中任一点对应的三维路标输入张量以及所述降采样后的建筑平面图点集中任一点的平面图点提取所述三维路标输入张量的三维路标特征向量，以及所述平面图点集输到所述建筑平面图点集中的任一点到所述三维路标点取一定范围内的随机高度，对建筑平面图表示墙面的对生成的所述三维点云进行裁切和/或随机旋转和/或平移和/或添加噪声点，实现数gg分别为数据集中建筑平面图点集到ORB-SLAM路标点集的旋转矩阵和平移向2.根据权利要求1所述的一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法，其特征将所有所述边缘上的点的像素坐标作为待配准建筑平面图点集，并筑平面图的比例尺信息，将所述待配准建筑平面图点集转换成真实尺寸的建筑平面图点3.根据权利要求1所述的一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法，其特征查询与所述降采样后的三维路标点集与所述降采样后的建筑平面图点集中的任一点4.根据权利要求1所述的一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法，其特征3将所述K近邻距离直方图N维特征向量与所述降采样后的三维路标点集中各点对应的将所述K近邻距离直方图N维特征向量与所述降采样后的建筑平面图点集中各点对应5.根据权利要求1所述的一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法，其特征所述三维路标输入张量以及所述平面图点集输入张量经过动态图卷积神经网络进行通过点集构成一个完全多重图，该图包含点集内边和点集间边，其所述完全多重图输入至多层图注意力网络实现通过所述特征聚合得到三维路标张量和平面图点集张量，经过内积6.根据权利要求1所述的一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位方法，其特征)T7.一种基于建筑平面图先验信息的视觉室内定位系统，应用了如权利要求1-6任一权处理单元，与所述采集模块连接，用于获得待配准建筑平面图的4执行所述计算机程序，进行如权利要求1-6中任一权利要求所述的视觉室内定位方法的步所述计算机程序在运行时，执行如权利要求1-6中任一权利要求所述的视觉室内定位5技术依赖于预先对定位场景布置相关信标，另一类则是基于同步定位与建图[0008]构建三维路标点集，并对所述三维路标点集与所述建筑得到降采样后的三维路标点集与降采样后的建筑平面[0009]分别提取所述降采样后的三维路标点集与所述降采样后的建筑平面图点集的K近邻距离直方图N维特征向量后，获取所述降采样后的三维路标点集中任一点对应的三维路标输入张量以及所述降采样后的建筑平面图点集中任一点的平面图点6的平面图点集特征向量，并将所述三维路标特征向量与所述平面图点集特征向量进行匹[0017]所述“提取所述降采样后的三维路标点集与所述降采样后的建筑平面图点集的K[0018]查询与所述降采样后的三维路标点集与所述降采样后的建筑平面图点集中的任[0022]将所述K近邻距离直方图N维特征向量与所述降采样后的三维路标点集中各点对[0023]将所述K近邻距离直方图N维特征向量与所述降采样后的建筑平面图点集中各点[0025]所述三维路标输入张量以及所述平面图点集输入张量经过动态图卷积神经网络7)T[0038]取一定范围内的随机高度，对建筑平面图表示墙面的部分垂直生成一定数量的[0039]对生成的所述三维点云进行裁切和/或随机旋转和/或平移和/或添加噪声点，实8入建筑平面图先验信息实现视觉室内定位功能，充分利用建筑平面图所带来的先验信息，基于特征匹配的思路，设计了一套端到端建筑平面图到三维路标点集配准的深度学习模ConvolutionalNeuralNetwork,DGCNN)特征提取网络分别对三维路标点集和建筑平面图点集对应的输入张量提取特征，然后采用图注意力网络(GraphAttentionNetwork,GAT)算三个过程构成了一个端到端路标点集与建筑平面图配准深度学习网络，该网络可快速、9[0083]在具体实施过程中，K近邻距离直方图的引入主要在于提取点集局部几何结构具)T[0095]S52：将该软映射矩阵代入式(2)所示的ICP目标函数中,采用奇异值分解程序包含用于执行如上所示的方法的程序代码。该计算机程序可以从网络上被下载和安领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明