用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人

摘要

本公开的实施例公开了用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人。该方法的一具体实施方式包括：获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，该帧间移动信息用于表征由时间先于该目标帧的关键帧至该目标帧的位姿变化；获取与该目标帧对应的关联帧信息，其中，该关联帧信息包括预设地图中与该目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；基于该帧间移动信息和该目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；根据该时间约束观测和该空间约束观测，利用最优化方法生成该目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。该实施方式能够得到更为平滑的定位位姿。

权利要求

1.一种用于视觉定位的位姿平滑方法，包括：

获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，所述帧间移动信息用于表征由时间先于所述目标帧的关键帧至所述目标帧的位姿变化；

获取与所述目标帧对应的关联帧信息，其中，所述关联帧信息包括预设地图中与所述目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；

基于所述帧间移动信息和所述目标帧与对应的关联帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；

根据所述时间约束观测和所述空间约束观测，利用最优化方法生成所述目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标帧包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最优化方法所使用的代价函数基于第一代价函数和第二代价函数生成，所述第一代价函数用于表征空间约束观测的误差，所述第二代价函数用于表征时间约束观测的误差。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述代价函数基于所述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的所述第二代价函数生成。

5.根据权利要求1‑4之一所述的方法，其中，所述获取与所述目标帧对应的关联帧信息，包括：从预设的历史定位信息集合中选取与所述目标帧相匹配的至少一个历史定位信息，其中，所述历史定位信息基于所述预设地图的全局定位得到；

基于所选取的至少一个历史定位信息与所述目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差优化算法生成与所述目标帧对应的关联帧信息。

6.一种用于视觉定位的位姿平滑装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，所述帧间移动信息用于表征由时间先于所述目标帧的关键帧至所述目标帧的位姿变化；

第二获取单元，被配置成获取与所述目标帧对应的关联帧信息，其中，所述关联帧信息包括预设地图中与所述目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；

生成单元，被配置成基于所述帧间移动信息和所述目标帧与对应的关联帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；

平滑单元，被配置成根据所述时间约束观测和所述空间约束观测，利用最优化方法生成所述目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述目标帧包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述最优化方法所使用的代价函数基于第一代价函数和第二代价函数生成，所述第一代价函数用于表征空间约束观测的误差，所述第二代价函数用于表征时间约束观测的误差。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述代价函数基于所述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的所述第二代价函数生成。

10.根据权利要求6‑9之一所述的装置，其中，所述第二获取单元包括：选取模块，被配置成从预设的历史定位信息集合中选取与所述目标帧相匹配的至少一个历史定位信息，其中，所述历史定位信息基于所述预设地图的全局定位得到；

生成模块，被配置成基于所选取的至少一个历史定位信息与所述目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差优化算法生成与所述目标帧对应的关联帧信息。

11.一种终端，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑5中任一所述的方法。

12.一种移动机器人，包括：

如权利要求11所述的终端；

摄像头，被配置成采集图像；

里程计；

惯性传感器；

移动装置。

13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑5中任一所述的方法。

说明书

用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人

技术领域

[0001] 本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人。

背景技术

[0002] 移动机器人上通常安装有用于定位的各种传感器，例如激光雷达、相机、IMU(Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)、编码器等。由于相机成本低、信息丰富，从而被广泛应用于机器人自身定位中。基于相机这种传感器的定位技术被称为VSLAM(Visual Simultaneous Location and Mapping，视觉同步定位与建图)。

[0003] 现有技术中，VSLAM通常可以包括建图和定位两个步骤。建图是一个完整的SLAM过程，通常包括前端视觉里程计、后端优化和全局优化这几个步骤。SLAM过程完成后，保存视觉地图，供后续定位使用。在视觉定位过程中，通过和视觉地图进行匹配，可以实时得到视觉地图下的机器人位姿。然而，由于基于视觉地图的全局定位不是依靠连续帧递推出来的位姿，因而得到的定位结果往往不够平滑。

发明内容

[0004] 本公开的实施例提出了用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人。

[0005] 第一方面，本公开的实施例提供了一种用于视觉定位的位姿平滑方法，该方法包括：获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，帧间移动信息用于表征由时间先于目标帧的关键帧至目标帧的位姿变化；获取与目标帧对应的关联帧信息，其中，关联帧信息包括预设地图中与目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0006] 在一些实施例中，上述目标帧包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。

[0007] 在一些实施例中，上述最优化方法所使用的代价函数基于第一代价函数和第二代价函数生成，上述第一代价函数用于表征空间约束观测的误差，上述第二代价函数用于表征时间约束观测的误差。

[0008] 在一些实施例中，上述代价函数基于上述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的上述第二代价函数生成。

[0009] 在一些实施例中，上述获取与目标帧对应的关联帧信息，包括：从预设的历史定位信息集合中选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息，其中，历史定位信息基于预设地图的全局定位得到；基于所选取的至少一个历史定位信息与目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差(local Bundle Adjustment，local BA)优化算法生成与目标帧对应的关联帧信息。

[0010] 第二方面，本公开的实施例提供了一种用于视觉定位的位姿平滑装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，帧间移动信息用于表征由时间先于目标帧的关键帧至目标帧的位姿变化；第二获取单元，被配置成获取与目标帧对应的关联帧信息，其中，关联帧信息包括预设地图中与目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；生成单元，被配置成基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；平滑单元，被配置成根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0011] 在一些实施例中，上述目标帧包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。

[0012] 在一些实施例中，上述最优化方法所使用的代价函数基于第一代价函数和第二代价函数生成，上述第一代价函数用于表征空间约束观测的误差，上述第二代价函数用于表征时间约束观测的误差。

[0013] 在一些实施例中，上述代价函数基于上述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的上述第二代价函数生成。

[0014] 在一些实施例中，上述第二获取单元包括：选取模块，被配置成从预设的历史定位信息集合中选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息，其中，历史定位信息基于预设地图的全局定位得到；生成模块，被配置成基于所选取的至少一个历史定位信息与目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差优化算法生成与目标帧对应的关联帧信息。

[0015] 第三方面，本公开的实施例提供了一种终端，该终端包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

[0016] 第四方面，本公开的实施例提供了一种移动机器人，该移动机器人包括：如第三方面描述的终端；摄像头，被配置成采集图像；里程计；惯性传感器；移动装置。

[0017] 第五方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

[0018] 本公开的实施例提供的用于视觉定位的位姿平滑方法、装置、终端和移动机器人，通过时间关联的帧间移动信息建立时间约束观测，通过预设地图中关键帧的匹配建立空间约束观测，从而在上述两种约束条件下得到位姿结果，与仅通过关键帧匹配的方式相比，还考虑了定位过程中移动的关联性，从而实现了对定位得到的位姿进行平滑。

附图说明

[0019] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

[0020] 图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

[0021] 图2是根据本公开的用于视觉定位的位姿平滑方法的一个实施例的流程图；

[0022] 图3是根据本公开的实施例的用于视觉定位的位姿平滑方法的一个应用场景的示意图；

[0023] 图4是根据本公开的用于视觉定位的位姿平滑方法的又一个实施例的流程图；

[0024] 图5是根据本公开的用于视觉定位的位姿平滑装置的一个实施例的结构示意图；

[0025] 图6是适于用来实现本公开的实施例的终端的结构示意图。

具体实施方式

[0026] 下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

[0027] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

[0028] 图1示出了可以应用本公开的用于视觉定位的位姿平滑方法或用于视觉定位的位姿平滑装置的示例性架构100。

[0029] 如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

[0030] 终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种导航类应用，例如地图类应用等。

[0031] 终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是支持定位的各种电子设备，包括但不限于智能手机、巡检机器人等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

[0032] 服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103的定位提供支持的后台服务器。例如，后台服务器可以向终端设备下发预设地图。

[0033] 需要说明的是，上述预设地图也可以直接存储在终端设备101、102、103的本地，终端设备101、102、103可以直接提取本地所存储的预设地图进行定位，此时，可以不存在网络104和服务器105。

[0034] 需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

[0035] 需要说明的是，本公开的实施例所提供的用于视觉定位的位姿平滑方法一般由终端设备101、102、103执行，相应地，用于视觉定位的位姿平滑装置一般设置于终端设备101、102、103中。

[0036] 应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

[0037] 继续参考图2，示出了根据本公开的用于视觉定位的位姿平滑方法的一个实施例的流程200。该用于视觉定位的位姿平滑方法包括以下步骤：

[0038] 步骤201，获取目标帧对应的帧间移动信息。

[0039] 在本实施例中，用于视觉定位的位姿平滑方法的执行主体(如图1所示的终端101、102、103)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取目标帧对应的帧间移动信息。其中，上述目标帧通常指待平滑位姿对应的图像帧。上述帧间移动信息通常用于表征由时间先于上述目标帧的关键帧至上述目标帧的位姿变化。其中，上述位姿例如可以包括6个自由度，其中包括表征位移(也叫平移(Translation)的3个自由度以及表征空间旋转(Rotation)的3个自由度。

[0040] 作为示例，移动机器人在移动过程中拍摄三帧图像。当第2帧图像作为目标帧时，上述帧间移动信息可以用于表征拍摄第1帧图像至拍摄第2帧图像时的位姿变化。此时，上述执行主体可以从预先设置的用于存储上述帧间移动信息的信息集合中获取上述帧间移动信息。当第3帧图像作为目标帧时，上述帧间移动信息可以用于表征拍摄第2帧图像至拍摄第3帧图像时的位姿变化。此时，上述执行主体可以从各种里程计获取上述帧间移动信息。其中，上述里程计可以包括但不限于以下至少一项：视觉里程计，轮式里程计。

[0041] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标帧可以包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。作为示例，上述滑动窗口的大小可以设置为5。

[0042] 基于上述可选的实现方式，本方案通过仅维护固定数量的历史帧而非建图过程的整条轨迹，可以实现在对目标帧进行位姿平滑的过程中保证较为稳定的内存占用，避免了内存资源的大量消耗，从而提升了本方案的实时性。

[0043] 步骤202，获取与目标帧对应的关联帧信息。

[0044] 在本实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取与目标帧对应的关联帧信息。其中，上述关联帧信息可以包括预设地图中与上述目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息。上述定位用信息可以包括各种用于定位的信息。上述预设地图通常指与定位所在范围一致的地图。其通常可以包括建图过程中的各关键帧对应的位姿、2维特征点坐标、描述符和3维地图点坐标。

[0045] 作为示例，上述执行主体可以根据目标帧与上述预设地图中的关键帧进行匹配。其中，上述匹配通常可以包括图像特征点匹配。通常，上述执行主体可以从上述预设地图中选取相似度最高的关键帧。之后，上述执行主体可以将所选取的关键帧与上述目标帧进行特征点匹配，从而生成关联特征。而后，根据所生成的关联特征，上述执行主体例如可以利用Ransac(Random sample consensus，随机抽样一致)算法求解PnP(Perspective‑n‑Point)问题，以生成匹配的位姿作为上述关联帧信息。

[0046] 步骤203，基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测。

[0047] 在本实施例中，基于步骤201所获取的帧间移动信息，上述执行主体可以生成时间约束观测。其中，上述时间约束观测可以用于指示定位过程中前后帧(例如第j帧和第i帧)之间的位姿变化。作为示例，上述时间约束观测可以包括以下公式：

[0048]

[0049]

[0050]

[0051]

[0052] 其中，上述 可以用于表征第i帧图像在世界坐标系w下的平移。上述 可以用于表征第j帧图像在世界坐标系w下的平移。上述 可以用于表征第i帧图像的世界坐标与图像坐标之间的旋转矩阵的逆矩阵。上述 可以用于表征第j帧图像到第i帧图像的平移增量。同理，上述 可以分别用于表征第j帧图像的横滚角、俯仰角和偏航角。上述可以分别用于表征第i帧图像的横滚角、俯仰角和偏航角。上述 可以分别用于表征第j帧图像到第i帧图像的横滚角、俯仰角和偏航角增量。

[0053] 需要说明的是，当该用于视觉定位的位姿平滑方法的执行主体可以通过惯性测量单元获取到横滚角和俯仰角的观测值时，可以不需要上述公式(2)和公式(3)的约束。

[0054] 在本实施例中，基于目标帧与步骤202所获取的关键帧信息的比较，上述执行主体可以空间约束观测。其中，上述空间约束观测可以用于指示定位过程中当前帧(例如第i帧)与预设地图中相匹配的关键帧(例如关键帧l)之间的位姿匹配。作为示例，上述空间约束观测可以包括以下公式：

[0055]

[0056]

[0057]

[0058]

[0059] 其中，上述 可以用于表征第i帧图像在世界坐标系w下的平移。上述 可以用于表征关键帧l在世界坐标系w下的平移。上述 可以用于表征关键帧l的世界坐标与图像坐标之间的旋转矩阵的逆矩阵。上述 可以用于表征第i帧图像到关键帧l的平移增量。同理，上述 可以分别用于表征关键帧l的横滚角、俯仰角和偏航角。上述可以分别用于表征第i帧图像的横滚角、俯仰角和偏航角。上述 可以分别用于表征第i帧图像到关键帧l的横滚角、俯仰角和偏航角增量。

[0060] 需要说明的是，当该用于视觉定位的位姿平滑方法的执行主体可以通过惯性测量单元获取到横滚角和俯仰角的观测值时，可以不需要上述公式(6)和公式(7)的约束。

[0061] 步骤204，根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0062] 在本实施例中，根据步骤203所生成的时间约束观测和空间约束观测，上述执行主体可以利用各种最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。作为示例，上述执行主体可以将上述步骤203所生成的时间约束观测和空间约束观测对应的最大似然估计问题转换为最小二乘问题，求解平滑后的位姿使得目标函数最小。其中，上述目标函数通常与误差一致。上述最优化方法可以包括但不限于以下至少一项：牛顿法，梯度下降法，高斯牛顿法和列文伯格‑马夸特(Levenberg‑Marquadt，LM)法。

[0063] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述最优化方法所使用的代价函数可以基于第一代价函数和第二代价函数生成。其中，上述第一代价函数可以用于表征空间约束观测的误差。上述第二代价函数可以用于表征时间约束观测的误差。可选地，上述最优化方法所使用的代价函数还可以通过上述第一代价函数和第二代价函数的加权求和得到。

[0064] 作为示例，上述代价函数可以如公式(9)所示：

[0065]

[0066] 其中，上述ri,j和ri,l可以分别用于表征第j帧图像与第i帧图像之间的残差和第i帧图像与对应的关键帧l之间的残差。上述集合S可以用于表征满足时间约束的图像帧，上述集合R可以用于表征满足空间约束的图像帧。上述优化变量通常与上述时间约束观测和空间约束观测一致。作为示例，上述时间约束观测和空间约束观测包括6个自由度，则上述代价函数的优化变量则为6个。作为又一示例，上述时间约束观测和空间约束观测包括4个自由度(横滚角φ和俯仰角θ可以被直接观测)，则上述代价函数的优化变量则为4个，即(t包括3个平移方向和偏航角ψ)。

[0067] 作为示例，当优化变量为4个时，上述残差例如可以具体如公式(9‑1)和公式(9‑2)所示：

[0068]

[0069]

[0070] 其中，上述 和 可以分别用于表征第i帧图像和关键帧l对应的旋转矩阵的逆矩阵。其余变量的含义可以与前述描述一致，此处不再赘述。

[0071] 可选地，上述执行主体还可以利用图优化算法生成上述平滑后的位姿。在这些实现方式中，图中的节点可以用于表征图像帧，图中的边可以包括用于表征时间约束的时间约束边和用于表征空间约束的空间约束边。

[0072] 可选地，基于上述可选的实现方式，上述代价函数可以基于上述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的上述第二代价函数生成。其中，上述预设鲁棒核函数可以包括但不限于以下至少一项：cauchy核函数，huber核函数。

[0073] 基于上述可选的实现方式，本方案可以减少错误的空间约束匹配(通常指重定位)结果带来的影响。

[0074] 继续参见图3，图3是根据本公开的实施例的用于视觉定位的位姿平滑方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，移动机器人301可以从里程计获取当前帧3011对应的帧间移动信息。其中，上述帧间移动信息可以用于表征前一帧3010至当前帧3010的位姿变化。之后，移动机器人301可以从预设地图302中获取与当前帧3011对应的关联帧信息。其中，上述关联帧信息例如可以是预设地图302中关键帧3023对应的定位用信息。可选地，移动机器人301还可以从预设地图302中获取与前一帧3010对应的关联帧信息(例如关键帧
3022对应的定位用信息)和再前一帧对应的关联帧信息(例如关键帧3021对应的定位用信息)。基于上述帧间移动信息和当前帧3011与关键帧3023对应的定位用信息之间的比较，移动机器人301可以生成时间约束观测303和空间约束观测304。根据时间约束观测303和空间约束观测304，移动机器人301可以利用最优化方法生成当前帧3011对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0075] 目前，现有技术之一通常是只考虑当前帧与预设地图中关键帧的匹配结果进行定位，导致所得到的定位结果往往不够平滑。而本公开的上述实施例提供的方法，通过时间关联的帧间移动信息建立时间约束观测，通过预设地图中关键帧的匹配建立空间约束观测，从而在上述两种约束条件下得到位姿结果，与仅通过关键帧匹配的方式相比，还考虑了定位过程中移动的关联性，实现了对定位得到的位姿进行平滑。

[0076] 进一步参考图4，其示出了用于视觉定位的位姿平滑方法的又一个实施例的流程400。该用于视觉定位的位姿平滑方法的流程400，包括以下步骤：

[0077] 步骤401，获取目标帧对应的帧间移动信息。

[0078] 步骤402，从预设的历史定位信息集合中选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息。

[0079] 在本实施例中，用于视觉定位的位姿平滑方法的执行主体(例如图1所示的终端101、102、103)可以通过各种方式从预设的历史定位信息集合中选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息。其中，上述历史定位信息可以基于上述预设地图的全局定位得到。作为示例，上述执行主体可以通过计算图像相似度或通过特征点关联来确定匹配程度，从而选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息。

[0080] 步骤403，基于所选取的至少一个历史定位信息与目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差优化算法生成与上述目标帧对应的关联帧信息。

[0081] 在本实施例中，基于步骤402所选取的至少一个历史定位信息与目标帧之间的特征关联，上述执行主体可以在上述所选取的历史定位信息对应的关键帧附近建立一个局部窗口，进而利用局部光束平差优化算法生成与上述目标帧对应的关联帧信息。

[0082] 步骤404，基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测。

[0083] 步骤405，根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0084] 上述步骤401、步骤404、步骤405分别与前述实施例中的步骤201、步骤202、步骤203及其可选的实现方式一致，上文针对步骤201、步骤202、步骤203及其可选的实现方式的描述也适用于步骤401、步骤404和步骤405，此处不再赘述。

[0085] 从图4中可以看出，本实施例中的用于视觉定位的位姿平滑方法的流程400体现了利用局部光束平差优化生成关联帧信息的步骤。由此，本实施例描述的方案可以利用与预设地图中相关联的关键帧对全局位姿进行优化，从而提升全局位姿的准确性，进而有助于提升平滑后的位姿的定位准确性。

[0086] 进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了用于视觉定位的位姿平滑装置的一个实施例，该装置实施例与图2或图4所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

[0087] 如图5所示，本实施例提供的用于视觉定位的位姿平滑装置500包括第一获取单元501、第二获取单元502、生成单元503和平滑单元504。其中，第一获取单元501，被配置成获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，帧间移动信息用于表征由时间先于目标帧的关键帧至目标帧的位姿变化；第二获取单元502，被配置成获取与目标帧对应的关联帧信息，其中，关联帧信息包括预设地图中与目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；生成单元503，被配置成基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；平滑单元504，被配置成根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0088] 在本实施例中，用于视觉定位的位姿平滑装置500中：第一获取单元501、第二获取单元502、生成单元503和平滑单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

[0089] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述目标帧可以包括预设大小的滑动窗口内的图像帧。

[0090] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述最优化方法所使用的代价函数可以基于第一代价函数和第二代价函数生成，其中，上述第一代价函数可以用于表征空间约束观测的误差。上述第二代价函数可以用于表征时间约束观测的误差。

[0091] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述代价函数可以基于上述第一代价函数和经过预设鲁棒核函数处理的上述第二代价函数生成。

[0092] 在本实施例的一些可选的实现方式中，上述第二获取单元502可以包括：选取模块，被配置成从预设的历史定位信息集合中选取与目标帧相匹配的至少一个历史定位信息；生成模块，被配置成基于所选取的至少一个历史定位信息与目标帧之间的特征关联，利用局部光束平差优化算法生成与目标帧对应的关联帧信息。其中，历史定位信息可以基于上述预设地图的全局定位得到。

[0093] 本公开的上述实施例提供的装置，通过生成单元503根据第一获取单元501获取的时间关联的帧间移动信息建立时间约束观测，还通过生成单元503根据第二获取单元502获取的预设地图中匹配的关键帧信息建立空间约束观测，从而平滑单元504在上述两种约束条件下得到位姿结果，与仅通过关键帧匹配的方式相比，还考虑了定位过程中移动的关联性，从而实现了对定位得到的位姿进行平滑。

[0094] 下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)600的结构示意图。本申请实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、移动机器人等等的移动终端。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

[0095] 如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备
600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。
输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

[0096] 通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如SD卡等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

[0097] 特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本申请的实施例的方法中限定的上述功能。

[0098] 需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(Radio Frequency，射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

[0099] 本公开的实施例还提供一种移动机器人，该移动机器人可以包括如上述实施例所描述的电子设备，用于采集图像的摄像头，里程计，惯性传感器和移动装置。其中，上述摄像头可以包括光学图像摄像头和深度图像摄像头。上述移动装置例如可以包括可移动底盘、履带等。

[0100] 上述计算机可读介质可以是上述终端设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该终端设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端设备执行时，使得该终端设备：获取目标帧对应的帧间移动信息，其中，帧间移动信息用于表征由时间先于目标帧的关键帧至目标帧的位姿变化；获取与目标帧对应的关联帧信息，其中，关联帧信息包括预设地图中与目标帧匹配的关键帧对应的定位用信息；基于帧间移动信息和目标帧与对应的关键帧信息的比较，分别生成时间约束观测和空间约束观测；根据时间约束观测和空间约束观测，利用最优化方法生成目标帧对应的位姿作为平滑后的位姿。

[0101] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”、Python语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

[0102] 附图中的流程图和框图，图示了按照本公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

[0103] 描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器，包括第一获取单元、第二获取单元、生成单元、平滑单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取目标帧对应的帧间移动信息的单元，其中，帧间移动信息用于表征由时间先于目标帧的关键帧至目标帧的位姿变化”。

[0104] 以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。