本公開涉及機器人定位，尤其涉及一種定位導(dǎo)航方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、視覺重定位，是指機器人進入已知地圖區(qū)域時，通過機器人上設(shè)置的相機獲取到的圖像來估計機器人位姿的過程，即通過建立當(dāng)前相機圖像與地圖數(shù)據(jù)庫中一組已知參考圖像的關(guān)系，來計算機器人獲取當(dāng)前圖像時的位姿在世界坐標(biāo)系的位置，可以為機器人導(dǎo)航場景、增強現(xiàn)實(augmented?reality，ar)/虛擬現(xiàn)實(virtual?reality，vr)應(yīng)用以及室外自動駕駛場景等，提供厘米級精度的室內(nèi)外定位信息。

2、目前基于深度學(xué)習(xí)進行定位的方法在圖像特征提取方面相較于傳統(tǒng)的快速特征點提取和描述算法(oriented?fast?and?rotated?brief，orb)算法、尺度不變特征轉(zhuǎn)換(scale-invariant?feature?transform，sift)算法等在光照變化、弱紋理等條件下精度更高，但是深度學(xué)習(xí)模型對平臺算力需要較高，因此在機器人平臺難以推廣使用，而且機器人平臺通常為多相機結(jié)構(gòu)，因此在機器人平臺上，如何設(shè)計支持多目相機的重定位模型是一個挑戰(zhàn)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本公開提供一種定位導(dǎo)航方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

2、根據(jù)本公開實施例的第一方面，提供一種定位導(dǎo)航方法，包括：采集目標(biāo)場景中的多幀圖像；

3、根據(jù)所述多幀圖像以及所述多幀圖像中每一幀圖像對應(yīng)的機器人位姿建立所述目標(biāo)場景的地圖數(shù)據(jù)；

4、基于所述地圖數(shù)據(jù)，確定所述機器人在所述目標(biāo)場景內(nèi)從初始位置移動至目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑；

5、在所述機器人按照所述規(guī)劃路徑移動時，通過調(diào)用重定位功能確定所述機器人的真實位姿；

6、根據(jù)所述真實位姿調(diào)整所述機器人的行駛路徑使得所述機器人按照所述規(guī)劃路徑行駛。

7、可選的，所述采集目標(biāo)場景中的多幀圖像，包括：

8、在所述機器人每移動指定距離的情況下，采集一次相機數(shù)據(jù)；和/或在所述機器人每旋轉(zhuǎn)指定角度的情況下，采集一次所述相機數(shù)據(jù)，得到所述多幀圖像；

9、或每隔指定時間，采集一次所述相機數(shù)據(jù)，得到所述多幀圖像；

10、或根據(jù)所述機器人的移動速度確定采集頻率，根據(jù)所述采集頻率采集并存儲所述相機數(shù)據(jù)，得到所述多幀圖像。

11、可選的，所述根據(jù)所述多幀圖像以及所述多幀圖像中每一幀圖像對應(yīng)的機器人位姿建立所述目標(biāo)場景的地圖數(shù)據(jù)，包括：

12、確定所述多幀圖像中每一幀圖像對應(yīng)的機器人位姿；

13、在完成對所述目標(biāo)場景的圖像采集后得到多幀原始圖像，過濾所述多幀原始圖像中的冗余數(shù)據(jù)，得到所述多幀圖像；

14、提取所述多幀圖像中的圖像特征；所述圖像特征包括全局特征、局部特征和匹配關(guān)系，所述匹配關(guān)系為當(dāng)前幀圖像與所述當(dāng)前幀圖像后預(yù)定數(shù)量幀圖像的像素點對應(yīng)關(guān)系；

15、將所述圖像特征存入數(shù)據(jù)庫中；

16、根據(jù)所述全局特征、所述局部特征和所述匹配關(guān)系重新訓(xùn)練得到深度學(xué)習(xí)模型；

17、根據(jù)所述多幀圖像中的每一幀對應(yīng)的機器人位姿和所述圖像特征，基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)sfm算法確定所述目標(biāo)場景的三維稀疏點云地圖；

18、基于所述三維稀疏點云地圖和所述全局特征，獲得所述地圖數(shù)據(jù)。

19、可選的，所述基于所述地圖數(shù)據(jù)，確定所述機器人在所述目標(biāo)場景內(nèi)從初始位置移動至目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑，包括：

20、檢測到所述機器人進入所述目標(biāo)場景后，獲取所述地圖數(shù)據(jù)和當(dāng)前相機數(shù)據(jù)；

21、根據(jù)所述當(dāng)前相機數(shù)據(jù)確定所述初始位置；

22、基于所述地圖數(shù)據(jù)選擇所述目標(biāo)位置；

23、基于所述地圖數(shù)據(jù)，通過所述機器人的導(dǎo)航模塊確定從所述初始位置移動至所述目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑。

24、可選的，所述在所述機器人按照所述規(guī)劃路徑移動時，通過調(diào)用重定位功能確定所述機器人的真實位姿，包括：

25、在所述機器人按照所述規(guī)劃路徑移動，且接收到所述重定位功能的調(diào)用請求的情況下，

26、通過所述相機獲取所述機器人在當(dāng)前位置的多幀圖像數(shù)據(jù)；

27、根據(jù)所述地圖數(shù)據(jù)從所述多幀圖像數(shù)據(jù)中確定查詢圖像；

28、對所述查詢圖像的多張相似圖像進行聚類，選擇最大類作為參考圖像；

29、提取所述查詢圖像的局部特征，從數(shù)據(jù)庫中讀取所述參考圖像的局部特征；

30、根據(jù)所述參考圖像的特征點與所述三維稀疏點云地圖的關(guān)系，及所述查詢圖像與所述參考圖像的二維匹配關(guān)系，基于運動定位算法確定所述機器人在所述當(dāng)前位置的所述真實位姿，及所述查詢圖像的內(nèi)點數(shù)；所述內(nèi)點數(shù)為所述查詢圖像中匹配關(guān)系正確的三維點的數(shù)量。

31、可選的，所述根據(jù)所述地圖數(shù)據(jù)從所述多幀圖像數(shù)據(jù)中確定查詢圖像，包括：

32、提取所述多幀圖像數(shù)據(jù)的全局特征；

33、根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)的全局特征，從所述地圖數(shù)據(jù)中篩選每一幀所述圖像數(shù)據(jù)的多張相似圖像；

34、將滿足預(yù)設(shè)條件的相似圖像確定為查詢圖像；所述預(yù)設(shè)條件為所述多張相似圖像中三維點數(shù)量最多的相似圖像。

35、可選的，所述定位導(dǎo)航方法還包括：

36、在所述查詢圖像的內(nèi)點數(shù)大于或等于指定閾值的情況下，確定重定位成功，將重定位得到的所述真實位姿返回至所述機器人；

37、在所述查詢圖像的內(nèi)點數(shù)小于指定閾值的情況下，確定重定位失敗，控制所述機器人移動一定位置后重新調(diào)用所述重定位功能。

38、可選的，所述定位導(dǎo)航方法還包括：根據(jù)所述真實位姿，從所述地圖數(shù)據(jù)中搜索與真實位姿空間距離最近的位姿對應(yīng)的第一圖像；

39、獲取所述第一圖像對應(yīng)的所述機器人的第一位姿；

40、根據(jù)所述真實位姿與所述第一位姿之間的距離，確定所述真實位姿的置信度。

41、可選的，所述定位導(dǎo)航方法還包括：在所述置信度小于一定閾值的情況下，控制所述機器人再次判斷重定位得到的所述真實位姿的置信度。

42、根據(jù)本公開實施例的第二方面，提供一種定位導(dǎo)航裝置，包括：采集目標(biāo)場景中的多幀圖像；

43、處理模塊，被配置為根據(jù)所述多幀圖像以及所述多幀圖像中每一幀圖像對應(yīng)的機器人位姿建立所述目標(biāo)場景的地圖數(shù)據(jù)；

44、規(guī)劃模塊，被配置為基于所述地圖數(shù)據(jù)，確定所述機器人在所述目標(biāo)場景內(nèi)從初始位置移動至目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑；

45、所述處理模塊，還被配置為在所述機器人按照所述規(guī)劃路徑移動時，通過調(diào)用重定位功能確定所述機器人的真實位姿；

46、調(diào)整模塊，被配置為根據(jù)所述真實位姿調(diào)整所述機器人的行駛路徑使得所述機器人按照所述規(guī)劃路徑行駛。

47、根據(jù)本公開實施例的第三方面，提供一種電子設(shè)備，包括：處理器；用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為執(zhí)行所述可執(zhí)行指令實現(xiàn)前述的定位導(dǎo)航方法的步驟。

48、根據(jù)本公開實施例的第四方面，提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序指令，該計算機程序指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本公開第一方面所提供的定位導(dǎo)航方法的步驟。

49、根據(jù)本公開實施例的第五方面，提供一種芯片，包括處理器和接口；所述處理器用于讀取指令以執(zhí)行前述的定位導(dǎo)航方法的步驟。

50、本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：通過機器人上的相機采集目標(biāo)場景中的多幀圖像，根據(jù)多幀圖像以及多幀圖像中每一幀圖像對應(yīng)的機器人位姿建立目標(biāo)場景的地圖數(shù)據(jù)，基于地圖數(shù)據(jù)，確定機器人在目標(biāo)場景內(nèi)從初始位置移動至目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑，在機器人按照規(guī)劃路徑移動時，通過調(diào)用重定位功能確定機器人的真實位姿，根據(jù)真實位姿調(diào)整機器人的行駛路徑使得機器人按照規(guī)劃路徑行駛；機器人按照規(guī)劃路徑行駛時，可以通過調(diào)用重定位功能確定機器人的真實位姿，進而實時調(diào)整機器人的行駛路徑，使得機器人按照規(guī)劃路徑行駛，提高了機器人的導(dǎo)航精度，保證精度可控。

51、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。