基于视觉高精定位的“室内AR导航”技术点解析

自1967年卫星导航技术开放以来，经过50多年的发展，导航定位已广泛应用于交通物流、地理信息、高精度测量等行业，提高了现代社会的运营效率，给个人生活和旅行带来了极大的便利。

然而，尽管导航定位技术在室外场景中非常流行，但室内导航的应用并没有得到很好的发展。

一方面，由于卫星信号的衰减，卫星导航定位在室内几乎毫无用处。

另一方面，尽管蓝牙信标定位，Wi-Fi在一定程度上，信号等专用设备的解决方案可以辅助室内导航定位，但部署和维护成本高，不具备大规模推广的条件。

那么，室内导航解决方案是否容易实现、低成本、易扩展？

成本更低，更容易普及AI以视觉技术为核心，商汤科技SenseMARS火星混合现实平台可以实现室内外高效低成本的精确定位AR导航。

室内导航有哪些困难？

展览馆、博物馆、购物中心、交通枢纽等大型室内场景环境复杂，规模巨大，无纹理空间区域和视觉歧义区域众多。地图数据的收集、生产和表达是一个主要的困难。

同时，用户如何准确快速地实现重定位也是一个挑战。

商汤SenseMARS火星混合现实平台由浙江大学-尚堂科技三维视觉联合实验室和尚堂产品团队共同打造，具有空间定位和构建能力，如专业高精度三维数字地图构建、跨平台和终端空间感知计算、cm端云协同定位等，可支持Android/iOS/Web/小程序等系统平台，以及手机，平板电脑，AR/MR眼镜等终端设备，实现室内外等不同场景AR/MR特效、导航、导游等功能。

对于定位导航应用，首先需要构建高精度三维数字地图（具体可分为稀疏点云地图构建和密集的三维几何构建），然后基于视觉重定位和SLAM该技术可实现连续的精确跟踪定位。

让机器了解场景和环境

稀疏点云地图结构采用运动恢复结构（Structure from Motion，简称SfM）技术。

利用离线收集的视频或图片提取场景中的视觉特征，恢复图片的相机位置和场景中稀疏的三维点云。视觉特征和三维点云主要用于视觉重定位，可用于进一步的密集三维几何构建。

视频或图片以及SfM恢复的相机位置为输入。经过密集的深度估计、深度集成、网格结构和纹理地图，最终输出场景的精细密点云和纹理三维网格模型，即密集的三维几何结构。

由于商汤在原创技术研发方面的优势，浙江大学-商汤三维视觉联合实验室研究团队提出了基于单目/多目/全景相机和惯性测量单元的技术研究和抛光两年多。GPS多源数据采集方案和多源数据集成构图算法实现了高效稳定的地图数据采集、重建和更新。

2万平方米的场景一般可以在1小时内完成数据采集，3D重建和纹理地图(单节点服务器)可以在6小时内完成，重建精度可以达到厘米级。

重建的高精度三维网格可用于正确处理虚拟物体和真实场景之间的屏蔽和碰撞关系，实现具有高真实性的增强现实效果。

让机器输出准确匹配场景

有了地图数据，用户如何通过终端在现实场景中无缝集成导航指示箭头等虚拟内容？

关键是通过视觉重定位和准确获取用户的相机位置SLAM一起实现。

视觉重定位以用户拍摄图像为输入，匹配图像中的特征和地图数据中的特征，获取图像特征和地图三维点的2D-3D对应关系，计算图像相机的位置SLAM帮助纠正累积误差。

SenseMARS商超、展厅等典型室内场景视觉定位技术成功率高于95%SLAM 该技术实现了连续稳定的位置跟踪，并扩展了未覆盖地图的区域。

SLAM技术利用相机，IMU可以实时计算当前设备的6DoF保证图像上的位置AR效果与真实环境的一致性、稳定性和适应性。

借助离线高精度地图和高精度定位结果，可以保证高精度定位和跟踪时间长。

另外，针对现在APP方案比较重SLAM商汤还提供了算法模型覆盖率不足的轻量级问题Web SLAM能力，能在H在小程序中实时运行。

用户不需要安装App只需简单扫描二维码即可体验完整的室内外定位和AR导航能力。

基于上述技术，商汤SenseMARS在各种实际复杂场景中，平台可以支持高精度增强/混合现实需求。

在GPS用户可以通过图像或视频实时准确地获取自己的位置，这是一个信号难以覆盖的区域。

结合商汤SLAM技术还可以通过增强/混合现实来获取场景的额外信息，如导航、导游、业务介绍等。AR巧妙融合生活场景。

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