位姿优化方法、装置、设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113689497A(43)申请公布日2021.11.23(21)申请号202110917528.5(22)申请日2021.08.11(71)申请人影石创新科技股份有限公司地址518101广东省深圳市宝安区新安街道海旺社区兴业路1100号金利通金融中心大厦2栋1101，1102，1103(72)发明人付伟谢亮赖东东谭明朗(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人万仁彦(51)Int.Cl.G06T7/73(2017.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称位姿优化方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本申请涉及一种位姿优化方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请的方法进行位姿优化的过程中，先获取初始的位姿初始值数据以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束，而后位姿初始值数据以及位姿之间的相对运动约束，来分别构建旋转数据优化的旋转线性方程式组以及平移数据优化的平移线性方程式组，通过分步求解线性方程式组的方式来分别对旋转以及平移的位姿进行优化，相比非线性的最优化方法，利用线性方程式组的求解方式可以有效降低计算过程复杂度，从而提高位姿优化过程的计算效率。CN113689497ACN113689497A权利要求书1/2页1.一种位姿优化方法，所述方法包括：获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据；根据所述旋转估计数据以及所述平移估计数据，获取所述位姿优化目标的位姿优化数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括回环约束；所述获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束包括：识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据；根据所述表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据构建回环约束。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据包括：通过视觉词袋或者深度学习，识别所述位姿初始值数据中表征所述位姿优化目标处于相似位置的位姿初始值数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：获取不同时刻下位姿优化目标对应的位姿初始值数据中的旋转数据，以及所述位姿初始值数据之间的相对运动约束；根据所述旋转数据以及所述相对运动约束，构建旋转约束方程式；将所述旋转约束方程式中的旋转矩阵替换为所述旋转矩阵对应的单位四元数，而后将所述旋转约束方程式中的四元数乘法转化为矩阵乘法，获得旋转线性方程式组；根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据包括：获取所述位姿优化目标对应的待优化变量数目；当所述相对运动约束的数量大于所述待优化变量数目时，通过最小二乘法求解所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建平移线性方程式组，基于所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据包括：获取不同时刻下位姿优化目标对应的位姿初始值数据中的平移数据，以及所述位姿初始值数据之间的相对运动约束；根据所述平移数据以及所述相对运动约束，构建第一平移约束方程式；2CN113689497A权利要求书2/2页获取所述位姿优化目标对应的初始位置，由所述初始位置构建第二平移约束方程式；根据所述第一平移约束方程式以及所述第二平移约束方程式构建平移线性方程式组；根据所述平移线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的平移估计数据。7.一种位姿优化装置，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，用于获取位姿优化目标对应的位姿初始值数据，以及不同时刻位姿优化目标的位姿初始值数据之间的相对运动约束；旋转估计模块，用于根据所述位姿初始值数据以及所述相对运动约束，构建旋转线性方程式组，基于所述旋转线性方程式组，获取所述位姿优化目标对应的旋转估计数据；平移估计模块