CN112948411A - 位姿数据的处理方法及接口、装置、系统、设备和介质 - Google Patents

位姿数据的处理方法及接口、装置、系统、设备和介质 Download PDF

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CN112948411A CN202110405996.4A CN202110405996A CN112948411A CN 112948411 A CN112948411 A CN 112948411A CN 202110405996 A CN202110405996 A CN 202110405996A CN 112948411 A CN112948411 A CN 112948411A
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Abstract

本公开涉及一种位姿数据的处理方法及接口、装置、系统、设备和介质。所述位姿数据的处理方法包括：获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；向预设模块发送所述位姿数据集合。

Description

位姿数据的处理方法及接口、装置、系统、设备和介质
技术领域
本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种位姿数据的处理方法及接口、装置、系统、设备和介质。
背景技术
随着信息技术的不断发展，定位技术对人们的生活日趋重要。传统的定位技术主要包括基于GPS(Global Position System，全球定位系统)的定位技术、基于无线局域网络或者蓝牙的定位技术、基于超宽带的定位技术等。这些传统的定位技术均存在一定的局限性。其中，GPS信号穿透能力较差，在建筑物密集的环境或者室内环境中，较难实现有效和精准的定位。此外，即使是在空旷场景中，若要实现高精定位，也需要造价较高的专业GPS设备，因此较难实现消费级的应用。基于无线局域网或者蓝牙的定位技术需要预先在待定位区域布置相关设备，布置过程繁琐，可靠性和精度较差，并且定位范围较小。基于超宽带的定位技术相对来说可达到较高的精度，但其需要至少三个接收机，且发射机和接收机之间需要保持空旷，这导致基于超宽带的定位技术的应用场景受限。对于大场景而言，基于超宽带的定位技术往往需要成倍增加接收机数量，系统可靠性较差。另外，上述定位技术通常只能获得位置信息，较难获取可靠的姿态信息。
近年来，随着视觉定位技术的不断成熟，基于视觉的定位方法得到越来越多的应用。视觉定位是计算机视觉领域与机器人领域的重要问题。在视觉定位中，仅通过周围的视觉信息便可以实现定位，是一种低成本的定位方式。此外，视觉定位技术不仅能定位出位置信息，还能定位出姿态信息，使得定位结果不仅能服务于常规的位置信息获取的需求，还可实现更多的智能化应用，如AR(Augmented Reality，增强现实)等。
发明内容
本公开提供了一种位姿数据的处理技术方案。
根据本公开的一方面，提供了一种位姿数据的处理方法，包括：
获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
向预设模块发送所述位姿数据集合。
通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并向预设模块发送所述位姿数据集合，由此维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在该实现方式中，通过获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，并将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据，由此能够提高所述位姿数据集合中的位姿数据的准确性，从而能够向预设模块提供更准确的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述向预设模块发送所述位姿数据集合，包括：
以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述预设频率高于获取优化的位姿数据的频率；和/或，
响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。
在该实现方式中，通过响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合，由此能够使预设模块及时获得最新的位姿数据集合，从而能够进一步满足预设模块对位姿数据的实时性要求。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在该实现方式中，通过获取所述当前位姿数据对应的图像，并在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像，由此能够在向预设模块提供位姿数据的同时，向预设模块提供相机采集的图像，从而能够便于预设模块进行AR测量或者三维场景重建等操作。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
在该实现方式中，通过在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像，由此能够节省位姿数据集合所需的存储空间。
在一种可能的实现方式中，
所述获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，包括：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
所述获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，包括：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
在该实现方式中，通过从SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，由此能够获得准确的当前位姿数据和优化的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在该实现方式中，通过在位姿数据集合中存储经过滑动窗口处理的当前位姿数据，由此能够提高位姿数据集合中的当前位姿数据的精度。
根据本公开的一方面，提供了一种视觉定位方法，包括：
获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，由此能够基于位姿数据集合中同时满足准确性和实时性要求的位姿数据进行视觉定位，从而能够快速得到准确的视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，包括：
根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息；
根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果。
在该实现方式中，通过根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息，并根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，由此能够基于锚点的位置信息得到准确的视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括测量结果；
所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果。
在该实现方式中，通过根据所述位姿数据集合，得到待测量对象上的多个锚点的位置信息，并根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果，由此能够快速得到准确的待测量对象的测量结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括三维场景的重建结果；
所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果。
在该实现方式中，通过根据所述位姿数据集合，得到三维场景中的多个锚点的位置信息，并根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果，由此能够快速得到准确的三维场景的重建结果。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在该实现方式中，通过获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，并将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据，由此能够提高所述位姿数据集合中的位姿数据的准确性。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在该实现方式中，在该实现方式中，通过获取所述当前位姿数据对应的图像，并在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像，由此能够便于利用所述图像进行AR测量或者三维场景重建等操作。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
在该实现方式中，通过在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像，由此能够节省位姿数据集合所需的存储空间。
根据本公开的一方面，提供了一种接口，包括：
第一获取模块，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第一存储模块，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
发送模块，用于向预设模块发送所述位姿数据集合。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第三获取模块，用于获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
第一更新模块，用于将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述发送模块用于：
以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述预设频率高于获取优化的位姿数据的频率；和/或，
响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第四获取模块，用于获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
第三存储模块，用于在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第一删除模块，用于在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，
所述第一获取模块用于：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
所述第三获取模块用于：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
根据本公开的一方面，提供了一种视觉定位装置，包括：
第二获取模块，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第二存储模块，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
视觉定位模块，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，所述视觉定位模块用于：
根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息；
根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括测量结果；
所述视觉定位模块用于：根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括三维场景的重建结果；
所述视觉定位模块用于：根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第五获取模块，用于获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
第二更新模块，用于将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第六获取模块，用于获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
第四存储模块，用于在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二删除模块，用于在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
根据本公开的一方面，提供了一种视觉定位系统，包括：
前端，用于获得相机的当前位姿数据，并将所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息发送至接口；
所述接口，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，并向预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
所述预设模块，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
通过前端将所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息发送至接口，所述接口在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，并向预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，所述预设模块根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，由此在所述接口中维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。预设模块能够基于同时满足准确性和实时性要求的位姿数据进行视觉定位，从而能够快速得到准确的视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述视觉定位系统还包括：
后端，用于获得优化的位姿数据，并将所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息发送至所述接口；
所述接口还用于：将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；用于存储可执行指令的存储器；其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行上述方法。
根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
在本公开实施例中，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并向预设模块发送所述位姿数据集合，由此维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
图1示出本公开实施例提供的视觉定位系统的一示意图。
图2示出本公开实施例提供的位姿数据的处理方法的流程图。
图3示出本公开实施例提供的位姿数据的处理方法的一示意图。
图4示出本公开实施例提供的视觉定位方法的流程图。
图5示出AR测量的应用场景的示意图。
图6示出本公开实施例提供的接口的框图。
图7示出本公开实施例提供的视觉定位装置的框图。
图8示出本公开实施例提供的视觉定位系统的框图。
图9示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。
图10示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与建图)系统在AR测量、环境重建、AR游戏等应用场景中，起着重要作用。SLAM系统可以分为前端和后端。其中，前端可以相当于视觉里程计(Visual Odometry，VO)，可以用于研究帧与帧之间的变换关系。例如，前端可以提取每帧图像的特征点，利用相邻帧图像进行特征点匹配，并可以利用RANSAC(RANdom Sample Consensus，随机抽样一致)算法去除较大的噪声，然后进行匹配，得到位姿数据。同时，前端可以利用IMU(Intertial Measurement Unit，惯性测量单元)提供的信息进行滤波融合。后端可以用于对前端输出的位姿数据进行优化。例如，后端可以利用滤波理论或者优化理论进行树或者图的优化，得到优化的位姿数据。
其中，前端可以用于提供相机的当前位姿数据，例如，前端提供的当前位姿数据可以用于实时进行用户交互。后端可以用于提供相机的优化的位姿数据，即，后端可以提供更精准的位姿数据。例如，后端提供的位姿数据可以用于在AR测量的应用场景中得到精准的测量结果、在三维场景重建的应用场景中得到精准的三维场景的重建结果等。
相关技术中，前端与后端之间存在较大的延迟，前端输出当前位姿数据后，通常需要等待较长时间后，后端才能输出相应的优化的位姿数据，导致不能满足AR测量、三维场景重建等应用场景的实时性要求。
为了解决类似上文所述的技术问题，本公开实施例提供一种位姿数据的处理方法，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并向预设模块发送所述位姿数据集合，由此维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。
下面通过一个具体的应用场景说明本公开实施例。图1示出本公开实施例提供的视觉定位系统的一示意图。如图1所示，所述视觉定位系统包括：SLAM系统的前端100、SLAM系统的后端200、接口300和预设模块400。
所述SLAM系统的前端100可以根据相机采集的图像以及IMU提供的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。所述SLAM系统的前端100可以通过滑动窗口对所述当前位姿数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。所述SLAM系统的前端100可以在得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据之后，将相机采集的图像、所述经过滑动窗口处理的当前位姿数据及其标识信息(例如时间戳)发送给所述接口300。所述接口300可以维护一个位姿数据集合，在所述位姿数据集合中存储相机采集的图像、所述经过滑动窗口处理的当前位姿数据及其标识信息。
所述SLAM系统的后端200可以对所述相机的当前位姿数据进行优化，得到优化的位姿数据。例如，所述SLAM系统的后端200可以利用滤波理论或者优化理论对所述相机的当前位姿数据进行树或者图的优化，得到优化的位姿数据。其中，滤波可以采用EKF(ExtendedKalman Filter，扩展卡尔曼滤波器)、UKF(Unscented Kalman Filter，无损卡尔曼滤波器)等，优化可以采用TORO(Tree-based netwORk Optimizer，基于树的网络优化器)、G2O(General Graph Optimization，通用图优化)等。所述SLAM系统的后端200可以在得到优化的位姿数据后，将优化的位姿数据及其标识信息发送至所述接口300。所述接口300在接收到所述优化的位姿数据及其标识信息之后，可以将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据，由此能够提高所述位姿数据集合中的位姿数据的准确性。
表1示出了位姿数据集合的示意表格。如表1所示，位姿数据集合可以包括多个元素，例如，位姿数据集合最多可以包括200个元素。位姿数据集合中的任一元素可以包括标识信息和位姿数据。例如，在表1中，标识信息T1对应的位姿数据是P1，标识信息T2对应的位姿数据是P2，标识信息T3对应的位姿数据是P3，标识信息T4对应的位姿数据是P4，标识信息T5对应的位姿数据是P5，标识信息T6对应的位姿数据是P6。位姿数据集合中的元素还可以包括图像。例如，在表1中，标识信息T5对应的图像是F5，标识信息T6对应的图像是F6。在位姿数据集合中的任一图像已发送至预设模块400的情况下，可以从位姿数据集合中删除该图像。例如，标识信息T1、标识信息T2、标识信息T3和标识信息T4对应的图像由于已发送至预设模块400，因此已从位姿数据集合中删除。标识信息T5对应的图像F5和标识信息T6对应的图像F6发送至预设模块400后，也可以从所述位姿数据集合中删除。
如表1所示，位姿数据集合中的元素还可以包括标签。其中，标签为1表示该元素中的位姿数据是优化的位姿数据，例如，该元素中的位姿数据是来自于所述SLAM系统的后端200的优化的位姿数据；标签为0表示该元素中的位姿数据是未优化的位姿数据，例如，该元素中的位姿数据是来自于所述SLAM系统的前端100的经过滑动窗口处理的未优化的位姿数据。例如，在表1中，标识信息T1对应的位姿数据P1、标识信息T2对应的位姿数据P2和标识信息T3对应的位姿数据P3是优化的位姿数据，标识信息T4对应的位姿数据P4、标识信息T5对应的位姿数据P5和标识信息T6对应的位姿数据P6是未优化的位姿数据。
表1
标识信息 T<sub>1</sub> T<sub>2</sub> T<sub>3</sub> T<sub>4</sub> T<sub>5</sub> T<sub>6</sub>
位姿数据 P<sub>1</sub> P<sub>2</sub> P<sub>3</sub> P<sub>4</sub> P<sub>5</sub> P<sub>6</sub>
图像 无 无 无 无 F<sub>5</sub> F<sub>6</sub>
标签 1 1 1 0 0 0
下面结合附图对本公开实施例提供的位姿数据的处理方法和视觉定位方法进行详细的说明。
图2示出本公开实施例提供的位姿数据的处理方法的流程图。所述位姿数据的处理方法的执行主体可以是用于处理位姿数据的接口或者位姿数据的处理装置等。例如，所述位姿数据的处理方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行。其中，终端设备可以是用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备或者可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，所述位姿数据的处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图2所示，所述位姿数据的处理方法包括步骤S21至步骤S23。
在步骤S21中，获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息。
本公开实施例中的相机可以是任意电子设备的相机，例如可以是手机、AR眼镜、平板电脑、智能手表、机器人等电子设备的相机。所述相机的当前位姿数据可以表示所述相机的当前的位姿数据，即所述相机的实时的位姿数据。其中，位姿数据可以包括位置数据和姿态数据中的一项或两项。位置数据可以采用坐标来表示，例如，可以采用世界坐标系中的三维坐标来表示。姿态数据可以采用角度来表示。
在本公开实施例中，相机的当前位姿数据可以通过SLAM系统、视觉里程计、视觉惯性里程计(Visual Inertial Odometry，VIO)等处理得到，在此不作限定。例如，SLAM系统、视觉里程计等可以根据相机采集的图像进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。又如，SLAM系统、视觉里程计、视觉惯性里程计等可以根据相机采集的图像以及IMU输出的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。
在本公开实施例中，当前位姿数据的标识信息可以是能够唯一标识所述当前位姿数据的信息。例如，当前位姿数据的标识信息可以是当前位姿数据的时间戳、编号等。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。在该实现方式中，通过在位姿数据集合中存储经过滑动窗口处理的当前位姿数据，由此能够提高位姿数据集合中的当前位姿数据的精度。作为该实现方式的一个示例，可以通过滑动窗口对当前位姿数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在另一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括未经过滑动窗口处理的当前位姿数据。在该实现方式中，可以在所述位姿数据集合中存储未经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在步骤S22中，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新。
在本公开实施例中，位姿数据集合可以采用列表、集等数据形式，在此不作限定。在本公开实施例中，所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息可以关联存储在所述位姿数据集合中，即，可以在所述位姿数据集合中，通过关联数据结构存储所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，以记录所述当前位姿数据与所述当前位姿数据的标识信息之间的对应关系。
在本公开实施例中，由于所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，因此，能够满足预设模块对位姿数据的准确性的要求。
在步骤S23中，向预设模块发送所述位姿数据集合。
在本公开实施例中，预设模块可以表示预先设置的需要利用位姿数据集合的模块。例如，预设模块可以包括检测模块、测量模块、环境重建模块等中的至少之一。例如，检测模块可以用于AR测量和/或三维场景重建，测量模块可以用于AR测量，环境重建模块可以用于三维场景重建。
在本公开实施例中，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并向预设模块发送所述位姿数据集合，由此维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。
在本公开实施例中，通过向预设模块提供所述位姿数据集合，由此无需预设模块主动从后端获取位姿数据，例如，无需预设模块主动从SLAM系统的后端获取位姿数据。在相关技术的一些情况下，后端初始化的速度较慢导致预设模块从后端获取不到位姿数据，通过采用本公开实施例，能够大大减少预设模块获取不到位姿数据的情况。
另外，在本公开实施例中，通过向预设模块提供所述位姿数据集合，由此使预设模块无需保存过多的冗余数据，从而能够节省预设模块的存储空间。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。在该实现方式中，通过获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，并将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据，由此能够提高所述位姿数据集合中的位姿数据的准确性，从而能够向预设模块提供更准确的位姿数据。
作为该实现方式的一个示例，所述获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，包括：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；所述获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，包括：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
在该示例中，SLAM系统包括前端和后端，所述前端用于得到相机的当前位姿数据，所述后端用于得到优化的位姿数据。在一个例子中，所述前端可以根据相机采集的图像进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。在另一个例子中，所述前端可以根据相机采集的图像以及IMU输出的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。例如，相机采集图像的频率可以是30Hz，即，相机每秒可以采集30个图像。又如，IMU输出三轴姿态角和加速度的频率可以是200Hz，即，IMU每秒可以输出200次三轴姿态角和加速度。其中，相机采集图像的频率以及IMU输出三轴姿态角和加速度的频率均可以根据实际应用场景需求灵活设置，在此不作限定。
在该示例中，通过从SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，由此能够获得准确的当前位姿数据和优化的位姿数据。
在其他示例中，也可以从其他模块或者设备获取相机的当前位姿数据、所述当前位姿数据的标识信息、所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。例如，可以从其他能够处理得到相机的当前位姿数据的模块或者设备中，获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；和/或，可以从其他能够处理得到优化的位姿数据的模块或者设备中，获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。本公开实施例不对相机的当前位姿数据、所述当前位姿数据的标识信息、所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息的来源进行限定。
在一种可能的实现方式中，所述向预设模块发送所述位姿数据集合，包括：以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述预设频率高于获取优化的位姿数据的频率；和/或，响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。
作为该实现方式的一个示例，可以以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合。例如，预设频率可以是3Hz，即，每秒可以向预设模块发送3次位姿数据集合。在该示例中，预设频率可以根据实际应用场景需求灵活设置，只要预设频率高于获取优化的位姿数据的频率即可。
在一个例子中，所述预设频率小于或等于获取当前位姿数据的频率。在这个例子中，通过将预设频率设置为小于或等于获取当前位姿数据的频率，由此能够大大减少发送重复的位姿数据集合的可能性，提高发送位姿数据集合的效率。
作为该实现方式的一个示例，可以响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。其中，所述位姿数据集合可以在获取到当前位姿数据时发生更新，和/或，所述位姿数据集合可以在获取到优化的位姿数据时发生更新。通过响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合，由此能够使预设模块及时获得最新的位姿数据集合，从而能够进一步满足预设模块对位姿数据的实时性要求。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。在该实现方式中，通过获取所述当前位姿数据对应的图像，并在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像，由此能够在向预设模块提供位姿数据的同时，向预设模块提供相机采集的图像，从而能够便于预设模块进行AR测量或者三维场景重建等操作。
作为该实现方式的一个示例，所述方法还包括：在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。在该示例中，通过在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像，由此能够节省位姿数据集合所需的存储空间。
在一种可能的实现方式中，所述位姿数据集合可以设置最大元素数，例如，所述位姿数据集合的最大元素数可以是预设值，例如，预设值可以是200等。当然，本领域技术人员也可以根据实际应用场景需求灵活设置位姿数据集合的最大元素数的数值，或者可以不限定位姿数据集合的长度。
图3示出本公开实施例提供的位姿数据的处理方法的一示意图。如图3所示，SLAM系统的前端的输入可以包括IMU输入和图像输入。其中，IMU可以向SLAM系统的前端输出三轴姿态角和加速度，例如，IMU每秒可以向SLAM系统的前端输出200次三轴姿态角和加速度。相机可以向SLAM系统的前端输出图像。例如，相机每秒可以向SLAM系统的前端输出30个图像。SLAM系统的前端可以根据相机采集的图像以及IMU输出的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。其中，相机的当前位姿数据可以与图像一一对应，即，相机采集的一个图像可以对应于一项当前位姿数据。SLAM系统的前端还可以通过滑动窗口对相机的当前位姿数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。SLAM系统的后端可以对相机的当前位姿数据或者经过滑动窗口处理的当前位姿数据进行优化，得到优化的位姿数据。如图3所示，可以采用标识信息记录图像、未优化的位姿数据、经过滑动窗口处理的未优化的位姿数据和优化的位姿数据之间的对应关系。图3示出了标识信息T1对应的图像、未优化的位姿数据、经过滑动窗口处理的未优化的位姿数据和优化的位姿数据。
图4示出本公开实施例提供的视觉定位方法的流程图。所述视觉定位方法的执行主体可以是视觉定位装置。例如，所述视觉定位方法可以由终端设备或服务器或其它处理设备执行。其中，终端设备可以是用户设备、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理、手持设备、计算设备、车载设备或者可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，所述视觉定位方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图4所示，所述视觉定位方法包括步骤S41至步骤S43。
在步骤S41中，获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息。
本公开实施例中的相机可以是任意电子设备的相机，例如可以是手机、AR眼镜、平板电脑、智能手表、机器人等电子设备的相机。所述相机的当前位姿数据可以表示所述相机的实时的位姿数据。其中，位姿数据可以包括位置数据和姿态数据中的一项或两项。位置数据可以采用坐标来表示，例如，可以采用世界坐标系中的三维坐标来表示。姿态数据可以采用角度来表示。
在本公开实施例中，相机的当前位姿数据可以通过SLAM系统、视觉里程计、视觉惯性里程计等处理得到，在此不作限定。例如，SLAM系统、视觉里程计等可以根据相机采集的图像进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。又如，SLAM系统、视觉里程计、视觉惯性里程计等可以根据相机采集的图像以及IMU输出的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。
在本公开实施例中，当前位姿数据的标识信息可以是能够唯一标识所述当前位姿数据的信息。例如，当前位姿数据的标识信息可以是当前位姿数据的时间戳、编号等。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。在该实现方式中，通过在位姿数据集合中存储经过滑动窗口处理的当前位姿数据，由此能够提高位姿数据集合中的当前位姿数据的精度。作为该实现方式的一个示例，可以通过滑动窗口对当前位姿数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在另一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括未经过滑动窗口处理的当前位姿数据。在该实现方式中，可以在所述位姿数据集合中存储未经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在步骤S42中，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新。
在本公开实施例中，位姿数据集合可以采用列表、集等数据形式，在此不作限定。在本公开实施例中，所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息可以关联存储在所述位姿数据集合中，即，可以在所述位姿数据集合中，通过关联数据结构存储所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，以记录所述当前位姿数据与所述当前位姿数据的标识信息之间的对应关系。
在本公开实施例中，由于所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，因此，能够满足预设模块对位姿数据的准确性的要求。
在步骤S43中，根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
在本公开实施例中，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，由此能够基于位姿数据集合中同时满足准确性和实时性要求的位姿数据进行视觉定位，从而能够快速得到准确的视觉定位结果。
本公开实施例提供的视觉定位方法可以应用于AR测量和/或三维场景重建等应用场景中。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，包括：根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息；根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果。
在该实现方式中，锚点可以表示需要定位的点。作为该实现方式的一个示例，所述锚点可以是用户选择的点。例如，在AR测量的应用场景中，可以由用户在空间中选择一个或多个点作为锚点。例如，用户对着桌子上的某个点，在交互界面上点了一下，则可以将这个点作为锚点。作为该实现方式的另一个示例，所述锚点可以是自动选择的点(例如角点、关键点等)。例如，可以将箱子的8个角点分别作为锚点。在该实现方式中，锚点的位置信息可以包括锚点在世界坐标系中的三维坐标。
在该实现方式中，通过根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息，并根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，由此能够基于锚点的位置信息得到准确的视觉定位结果。
作为该实现方式的一个示例，所述视觉定位结果包括测量结果；所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果。在该示例中，通过根据所述位姿数据集合，得到待测量对象上的多个锚点的位置信息，并根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果，由此能够快速得到准确的待测量对象的测量结果。
图5示出AR测量的应用场景的示意图。如图5所示，在AR测量的应用场景中，可以根据待测量对象(例如箱子)的锚点的位置信息，显示待测量对象的锚点框。其中，待测量对象的锚点框可以表示连接待测量对象的锚点得到的框。例如，图5中待测量对象(箱子)的锚点可以包括待测量对象的8个角点，连接待测量对象的8个角点，可以得到待测量对象的锚点框。在测量结果中，可以显示锚点之间的距离，例如，在图5所示的示例中，示出了待测量对象的长宽高分别是31.5cm、24.6cm和10.7cm。
作为该实现方式的另一个示例，所述视觉定位结果包括三维场景的重建结果；所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果。在该示例中，通过根据所述位姿数据集合，得到三维场景中的多个锚点的位置信息，并根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果，由此能够快速得到准确的三维场景的重建结果。
在一个例子中，在实时三维重建的应用场景中，可以根据所述当前位姿数据显示重建的三维点云。在一个例子中，在离线三维重建的应用场景中，可以无需根据所述述当前位姿数据显示重建的三维点云。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。在该实现方式中，通过获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，并将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据，由此能够提高所述位姿数据集合中的位姿数据的准确性。
作为该实现方式的一个示例，所述获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，包括：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；所述获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，包括：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
在该示例中，SLAM系统包括前端和后端，所述前端用于得到相机的当前位姿数据，所述后端用于得到优化的位姿数据。在一个例子中，所述前端可以根据相机采集的图像进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。在另一个例子中，所述前端可以根据相机采集的图像以及IMU输出的三轴姿态角和加速度进行视觉定位，得到相机的当前位姿数据。例如，相机采集图像的频率可以是30Hz，即，相机每秒可以采集30个图像。又如，IMU输出三轴姿态角和加速度的频率可以是200Hz，即，IMU每秒可以输出200次三轴姿态角和加速度。其中，相机采集图像的频率以及IMU输出三轴姿态角和加速度的频率均可以根据实际应用场景需求灵活设置，在此不作限定。
在该示例中，通过从SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，由此能够获得准确的当前位姿数据和优化的位姿数据。
在其他示例中，也可以从其他模块或者设备获取相机的当前位姿数据、所述当前位姿数据的标识信息、所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。例如，可以从其他能够处理得到相机的当前位姿数据的模块或者设备中，获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；和/或，可以从其他能够处理得到优化的位姿数据的模块或者设备中，获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。本公开实施例不对相机的当前位姿数据、所述当前位姿数据的标识信息、所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息的来源进行限定。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。在该实现方式中，通过获取所述当前位姿数据对应的图像，并在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像，由此能够便于利用所述图像进行AR测量或者三维场景重建等操作。
作为该实现方式的一个示例，所述方法还包括：在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。在该示例中，通过在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像，由此能够节省位姿数据集合所需的存储空间。
在一种可能的实现方式中，所述位姿数据集合可以设置最大元素数，例如，所述位姿数据集合的最大元素数可以是预设值，例如，预设值可以是200等。当然，本领域技术人员也可以根据实际应用场景需求灵活设置位姿数据集合的最大元素数的数值，或者可以不限定位姿数据集合的长度。
可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
此外，本公开还提供了接口、视觉定位装置、视觉定位系统、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种位姿数据的处理方法或者视觉定位方法，相应技术方案和技术效果可参见方法部分的相应记载，不再赘述。
图6示出本公开实施例提供的接口的框图。如图6所示，所述接口包括：
第一获取模块61，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第一存储模块62，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
发送模块63，用于向预设模块发送所述位姿数据集合。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第三获取模块，用于获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
第一更新模块，用于将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述发送模块63用于：
以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述预设频率高于获取优化的位姿数据的频率；和/或，
响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第四获取模块，用于获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
第三存储模块，用于在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，所述接口还包括：
第一删除模块，用于在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，
所述第一获取模块61用于：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
所述第三获取模块用于：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在本公开实施例中，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并向预设模块发送所述位姿数据集合，由此维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块，从而能够在满足预设模块对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块对位姿数据的实时性的要求。
本公开实施例还提供了另一种接口。所述接口可以从前端获取当前位姿数据，并将所述当前位姿数据发送给显示模块，以供显示模块进行实时绘制和显示。
图7示出本公开实施例提供的视觉定位装置的框图。如图7所示，所述视觉定位装置包括：
第二获取模块71，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第二存储模块72，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
视觉定位模块73，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，所述视觉定位模块73用于：
根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息；
根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括测量结果；
所述视觉定位模块73用于：根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果。
在一种可能的实现方式中，
所述视觉定位结果包括三维场景的重建结果；
所述视觉定位模块73用于：根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第五获取模块，用于获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
第二更新模块，用于将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第六获取模块，用于获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
第四存储模块，用于在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二删除模块，用于在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
在本公开实施例中，通过获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，并根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，由此能够基于位姿数据集合中同时满足准确性和实时性要求的位姿数据进行视觉定位，从而能够快速得到准确的视觉定位结果。
图8示出本公开实施例提供的视觉定位系统的框图。如图8所示，所述视觉定位系统包括：前端500，用于获得相机的当前位姿数据，并将所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息发送至接口300；所述接口300，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，并向预设模块400发送所述位姿数据集合，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；所述预设模块400，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
在本公开实施例中，通过前端500将所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息发送至接口300，所述接口300在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，并向预设模块400发送所述位姿数据集合，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新，所述预设模块400根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，由此在所述接口300中维护一个包含当前位姿数据且能基于标识信息更新位姿数据的位姿数据集合，并将该位姿数据集合提供给预设模块400，从而能够在满足预设模块400对位姿数据的准确性的要求的前提下，满足预设模块400对位姿数据的实时性的要求。预设模块400能够基于同时满足准确性和实时性要求的位姿数据进行视觉定位，从而能够快速得到准确的视觉定位结果。
在本公开实施例中，通过所述接口300向预设模块400提供所述位姿数据集合，由此无需预设模块400主动从后端600获取位姿数据，例如，无需预设模块400主动从SLAM系统的后端600获取位姿数据。在相关技术的一些情况下，后端600初始化的速度较慢导致预设模块400从后端600获取不到位姿数据，通过采用本公开实施例，能够大大减少预设模块400获取不到位姿数据的情况。
另外，在本公开实施例中，通过所述接口300向预设模块400提供所述位姿数据集合，由此使预设模块400无需保存过多的冗余数据，从而能够节省预设模块400的存储空间。
在一种可能的实现方式中，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。例如，前端500可以通过滑动窗口对所述当前位姿数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
作为该实现方式的一个示例，所述前端500可以响应于得到新的经过滑动窗口处理的当前位姿数据，向所述接口300发送所述新的经过滑动窗口处理的当前位姿数据和所述新的经过滑动窗口处理的当前位姿数据的标识信息。在该示例中，前端500可以在滑动窗口每次处理得到新的当前位姿数据后，均向所述接口300发送新的当前位姿数据，从而使所述接口300及时获得新的当前位姿数据。
作为该实现方式的一个示例，所述前端500可以通过滑动窗口对所述实时位子数据进行光流跟踪和IMU积分，得到经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
在一种可能的实现方式中，所述视觉定位系统还包括：后端600，用于获得优化的位姿数据，并将所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息发送至所述接口300；所述接口300还用于：将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
作为该实现方式的一个示例，所述后端600可以响应于获得优化的位姿数据，将所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息发送至所述接口300，由此后端600能够及时将优化的位姿数据发送至所述接口300，从而使所述接口300能够及时获得优化的位姿数据。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现和技术效果可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。其中，所述计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质，或者可以是易失性计算机可读存储介质。
本公开实施例还提出一种计算机程序，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行用于实现上述方法。
本公开实施例还提供了另一种计算机程序产品，用于存储计算机可读指令，指令被执行时使得计算机执行上述任一实施例提供的方法的操作。
本公开实施例还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；用于存储可执行指令的存储器；其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行上述方法。
电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
图9示出本公开实施例提供的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
参照图9，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(Wi-Fi)、第二代移动通信技术(2G)、第三代移动通信技术(3G)、第四代移动通信技术(4G)/通用移动通信技术的长期演进(LTE)、第五代移动通信技术(5G)或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
图10示出本公开实施例提供的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图10，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows ServerTM)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(Mac OSXTM)，多用户多进程的计算机操作系统(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作系统(LinuxTM)，开放原代码的类Unix操作系统(FreeBSDTM)或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令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)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。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，两个连续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动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。
该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (20)

1.一种位姿数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
向预设模块发送所述位姿数据集合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述向预设模块发送所述位姿数据集合，包括：
以预设频率向所述预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述预设频率高于获取优化的位姿数据的频率；和/或，
响应于所述位姿数据集合发生更新，向预设模块发送所述位姿数据集合。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至所述预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息，包括：从同步定位与建图SLAM系统的前端获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
所述获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息，包括：从所述SLAM系统的后端获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述当前位姿数据包括经过滑动窗口处理的当前位姿数据。
8.一种视觉定位方法，其特征在于，包括：
获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果，包括：
根据所述位姿数据集合，得到至少一个锚点的位置信息；
根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
所述视觉定位结果包括测量结果；
所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据待测量对象上的多个锚点的位置信息，得到所述待测量对象的测量结果。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
所述视觉定位结果包括三维场景的重建结果；
所述根据所述至少一个锚点的位置信息，得到视觉定位结果，包括：根据三维场景中的多个锚点的位置信息，得到所述三维场景的重建结果。
12.根据权利要求8至11中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息；
将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
13.根据权利要求8至12中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述当前位姿数据对应的图像，其中，所述当前位姿数据对应的图像是所述相机采集的；
在所述位姿数据集合中，存储与所述当前位姿数据对应的图像。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在与所述位姿数据集合中的任一位姿数据对应的图像已发送至预设模块的情况下，从所述位姿数据集合中删除与所述位姿数据对应的图像。
15.一种接口，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第一存储模块，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
发送模块，用于向预设模块发送所述位姿数据集合。
16.一种视觉定位装置，其特征在于，包括：
第二获取模块，用于获取相机的当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息；
第二存储模块，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
视觉定位模块，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
17.一种视觉定位系统，其特征在于，包括：
前端，用于获得相机的当前位姿数据，并将所述当前位姿数据和所述当前位姿数据的标识信息发送至接口；
所述接口，用于在位姿数据集合中，存储所述当前位姿数据及所述当前位姿数据的标识信息，并向预设模块发送所述位姿数据集合，其中，所述位姿数据集合中的任意一项位姿数据能够基于标识信息进行更新；
所述预设模块，用于根据所述位姿数据集合，得到视觉定位结果。
18.根据权利要求17所述的视觉定位系统，其特征在于，还包括：
后端，用于获得优化的位姿数据，并将所述优化的位姿数据和所述优化的位姿数据的标识信息发送至所述接口；
所述接口还用于：将所述位姿数据集合中与所述优化的位姿数据的标识信息对应的位姿数据，更新为所述优化的位姿数据。
19.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
用于存储可执行指令的存储器；
其中，所述一个或多个处理器被配置为调用所述存储器存储的可执行指令，以执行权利要求1至14中任意一项所述的方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至14中任意一项所述的方法。
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