大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于移動機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種面向移動機(jī)器人自主導(dǎo)航的大范圍 復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 環(huán)境地圖生成是實現(xiàn)移動機(jī)器人自主導(dǎo)航任務(wù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。而環(huán)境地圖的表示 形式以及地圖構(gòu)建方法則是移動機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點和難點問題。
[0003] 隨著智能輔助駕駛以及無人駕駛車輛等技術(shù)的發(fā)展，城市環(huán)境中的移動機(jī)器人自 主導(dǎo)航日益受到重視，隨之而來大范圍城市環(huán)境地圖生成問題成為研究熱點。
[0004] 現(xiàn)有用于移動機(jī)器人在大范圍城市環(huán)境中導(dǎo)航的地圖仍然以二維的道路以及建 筑物輪廓信息為主，這些信息可以從電子地圖或衛(wèi)星地圖數(shù)據(jù)庫中獲取。然而，二維地圖只 能提供給機(jī)器人二維環(huán)境信息，無法用于移動機(jī)器人（如低空小型無人機(jī)）的三維定位及 導(dǎo)航應(yīng)用。為此，一些學(xué)者開始關(guān)注構(gòu)建城市環(huán)境的三維地圖模型。然而，目前用于三維城 市環(huán)境地圖表示的視覺特征大多為初級特征，即基于重建的點特征以及線段特征等。但由 于初級視覺特征存在諸如精度低、計算量大、魯棒性差等問題，特別是在城市環(huán)境中，雖然 視覺特征非常豐富但相似的場景及特征也非常多，因此視覺特征經(jīng)常受到來自光線、陰影 等因素的干擾。此外，現(xiàn)有的三維城市模型尚未將二維道路及建筑物輪廓信息與三維視覺 特征結(jié)合，各種特征之間的幾何關(guān)系和約束并沒有充分利用，致使地圖生成過程中各特征 之間相互獨立，從而影響了環(huán)境地圖構(gòu)建的準(zhǔn)確性和魯棒性。Microsoft Visual Earth和 Google Earth是兩項比較成功的對城市環(huán)境進(jìn)行三維建模的應(yīng)用，然而，由于它們都需要 進(jìn)行全尺度的三維重建，所以算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都非常高，致使其并不適合 諸如小型無人機(jī)等資源受限的移動平臺的應(yīng)用。
[0005] 同時定位與建圖（Simultaneously Localization and Mapping, SLAM)技術(shù)是實 現(xiàn)移動機(jī)器人環(huán)境地圖構(gòu)建的重要理論框架。在SLAM中，周圍環(huán)境被表示為"路標(biāo)"的集 合。比如，當(dāng)利用激光測距儀或者深度相機(jī)作為主要傳感器時，"路標(biāo)"即為周圍環(huán)境中的點 云。在視覺SLAM中，"路標(biāo)"通常為SIFT點特征或者線特征。在SLAM中，"路標(biāo)"可以看作 是一種初級的環(huán)境地圖表示方式。越來越多的學(xué)者意識到了路標(biāo)的選取對環(huán)境地圖生成的 重要影響。低層次路標(biāo)相對容易提取，如Harris角點、SIFT特征點等，但點特征容易受到 光照和陰影等自然因素的影響，計算量大且精度不高。為此，一些學(xué)者以線段和邊緣等作為 路標(biāo)。最近，開始有學(xué)者將點、線段和平面等的組合作為路標(biāo)。如Gee等將三維平面和直線 組合用于視覺SLAM中；Martinez等通過提取點特征和平面實現(xiàn)了單目視覺SLAM。Cham等 利用在全景圖像中提取豎直的建筑物邊緣以及該邊緣兩側(cè)的建筑物平面的方向來估計攝 像機(jī)的位姿。Delmeric 0等利用立體視覺對空間點進(jìn)行重建，然后基于RANSAC方法來對點 進(jìn)行采樣和分組，最終確定一系列的候選建筑物平面。這些方法說明越來越多的學(xué)者關(guān)注 到了高層次路標(biāo)在環(huán)境地圖表示中的重要性。然而，現(xiàn)有工作都是僅僅將不同特征作為孤 立的幾何物體來看待，但并未充分挖掘出不同特征內(nèi)部的聯(lián)系，而且沒有充分發(fā)揮高層次 路標(biāo)的作用，因而對于環(huán)境地圖構(gòu)建的精度有限，魯棒性也不高。因此，亟需一種更高層次 的、強(qiáng)魯棒性、高精度的環(huán)境地圖表示與生成方法。
[0006] 目前，人造場景中的移動機(jī)器人SLAM方法主要應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境，并已經(jīng)取得了豐 碩的研究成果。與室內(nèi)環(huán)境相比，城市環(huán)境是一個典型的大范圍、復(fù)雜場景。因此，城市環(huán) 境中的機(jī)器人定位與環(huán)境地圖構(gòu)建方法設(shè)計面臨著更大的挑戰(zhàn)。雖然也有學(xué)者嘗試進(jìn)行 室外環(huán)境下的大范圍SLAM，但在計算效率和精度方面仍不夠理想。在大范圍環(huán)境中，現(xiàn)有 SLAM算法對時間、空間需求的矛盾更加突出。對于室外或者復(fù)雜環(huán)境，由于傳感器感知的不 確定性更加明顯，不確定性傳遞造成的系統(tǒng)誤差更加嚴(yán)重，現(xiàn)有SLAM算法很難取得很好的 效果。因此，目前SLAM算法的計算量大、實時性差、對環(huán)境的魯棒性不高等缺點使其在大型 或室外環(huán)境中的應(yīng)用受到限制。
[0007] 綜上所述，現(xiàn)有環(huán)境地圖生成方法主要存在以下問題：1.環(huán)境地圖構(gòu)成的元素仍 以點云或線段為主，缺少對更高層次特征的提取，算法復(fù)雜度較高且魯棒性較差；2.缺少 對于不同層次特征之間幾何關(guān)系的分析及充分利用，各種特征仍被視為孤立的個體，致使 地圖表示精度以及算法魯棒性均不高；3.僅限于小范圍或室內(nèi)環(huán)境使用，由于算法計算量 大、實時性差、對環(huán)境的魯棒性不高，所以很難在大范圍復(fù)雜城市環(huán)境中應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種能夠為大范圍城市環(huán)境中移動機(jī) 器人自主導(dǎo)航應(yīng)用提供技術(shù)基礎(chǔ)的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法。
[0009] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法包 括按順序進(jìn)行的下列步驟：（此處暫空，等權(quán)利要求確定后我再復(fù)制）
[0010] 本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法是首先定義了綜合 了二維及三維幾何特征的增強(qiáng)型幾何地圖EGMap，然后基于幾何約束和優(yōu)化算法實現(xiàn)對 EGMap的估計。
[0011] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有適用場景范圍大、魯棒性高、精度高、所需存儲空間 小、成本低等優(yōu)點。本方法可供各類移動機(jī)器人在城市環(huán)境中的自主三維定位及導(dǎo)航應(yīng)用。 本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果具體如下：
[0012] 1.本大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法在二維道路地圖及建筑物輪廓 信息的基礎(chǔ)上，基于車載單目攝像機(jī)建立周圍環(huán)境的三維幾何模型，并建立了二維幾何地 圖與三維幾何模型之間的對應(yīng)關(guān)系，從而使生成的地圖既能滿足地面移動車輛二維定位與 導(dǎo)航的需要，又能滿足低空小型無人機(jī)的三維自主導(dǎo)航應(yīng)用。
[0013] 2.本大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法利用不同層次特征之間的幾何 關(guān)系和約束，生成三維水平線段、豎直線段、豎直平面等高層次路標(biāo)，并設(shè)計帶幾何約束的 局部Bundle Ad justment算法對環(huán)境地圖進(jìn)行優(yōu)化，從而使地圖生成方法的魯棒性更強(qiáng)、準(zhǔn) 確性更高，用于存儲環(huán)境地圖所需的空間更小，有利于后續(xù)移動機(jī)器人精確、實時定位和導(dǎo) 航應(yīng)用。
[0014] 3.本大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法基于匹配的線特征進(jìn)行豎直平 面的重建，并以線特征和豎直平面作為三維幾何地圖構(gòu)成元素，與現(xiàn)有方法相比，本算法的 魯棒性更高，時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度也更低，使其適用于大范圍環(huán)境地圖的構(gòu)建，解決了 現(xiàn)有SLAM方法僅能用于室內(nèi)或小范圍環(huán)境內(nèi)使用的問題。
[0015] 4.本大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法僅利用一臺車載云臺單目攝像 機(jī)，成本低且配置方便，解決了現(xiàn)有基于激光掃描儀或雙目視覺系統(tǒng)等高復(fù)雜性、高成本的 問題，同時便于系統(tǒng)功能的擴(kuò)展。
【附圖說明】
[0016] 圖1是EGMap示意圖；
[0017] 圖2是EGMap中不同層次幾何特征之間的相互關(guān)系；
[0018] 圖3是本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法流程圖；
[0019] 圖4是本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法中線段特征提 取與匹配流程圖；
[0020] 圖5是實驗平臺及實驗場景。
【具體實施方式】
[0021] 下面參照附圖和具體實施例對本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動 生成方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0022] 本發(fā)明涉及的大范圍城市環(huán)境幾何地圖命名為增強(qiáng)型幾何地圖（Enhanced Geometric Map，EGMap)。EGMap的示意圖如圖1所示。EGMap中包含有二維道路地圖、二 維建筑物俯視輪廓信息以及高層次三維幾何模型（水平直線、豎直直線以及豎直建筑物平 面）。EGMap中不同層次特征之間的幾何關(guān)系如圖2所示，其中，二維建筑物俯視輪廓是三 維豎直平面（建筑物側(cè)平面）的垂直投影；二維道路模型為三維道路模型的垂直投影；三 維道路模型與三維豎直平面之間存在的可見關(guān)系是指移動機(jī)器人位于該三維道路上時，可 以通過車載攝像機(jī)獲取對應(yīng)三維豎直平面的圖像；如果一組三維線段位于同一個豎直平面 上，則它們符合共面關(guān)系。
[0023] 如圖3所示，本發(fā)明提供的大范圍復(fù)雜城市環(huán)境幾何地圖自動生成方法包括按順 序進(jìn)行的下列步驟：
[0024] (1)提取二維道路及二維建筑物輪廓信息，生成二維幾何地圖；
[0025] 通過公開的地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫提供的應(yīng)用程序接口讀取二維道路信息；從高分 辨率的衛(wèi)星地圖中提取出二維建筑物俯視輪廓信息，具體方法是：從公開的地理信息系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫中獲取移動機(jī)器人工作區(qū)域的衛(wèi)星地圖，針對衛(wèi)星地圖中建筑物以及非建筑物區(qū)域 的特點，同時借助相應(yīng)的普通城市地圖，首先提取衛(wèi)星地圖中的線段特征，并通過對線段主 方向分析而獲得候選的建筑物邊緣；然后利用區(qū)域分割、區(qū)域分析以及區(qū)域合并的方法確 定出候選的建筑物輪廓