三維場景定位方法和裝置與流程

2023-10-16 18:44:54 2

本申請涉及混合現實技術領域，尤其涉及一種三維場景定位方法和裝置。

背景技術：

混合現實技術(mixedreality，mr)是一種實時地計算攝影機影像的位置及角度並在影像上疊加圖像、視頻、3d模型的技術，這種技術的目標是在屏幕上把虛擬世界疊加在現實世界並進行互動。目前市場上已經比較成熟的mr技術產品包括微軟的全息眼鏡hololens，因特爾的vr(virtualreality，虛擬實境)/ar(augmentedreality，增強現實)一體頭顯alloy等。

微軟的hololens採用了四顆攝像頭即兩組雙目攝像頭作為傳感器，結合頭盔正中央的tof(timeofflight，飛行時間)傳感器實現當前場景的三維重建。因特爾的alloy工作原理與hololens類似，不過它採用因特爾自己開發的realsense3d結構光實感攝像頭作為傳感器。除了一對雙目攝像頭以外還內置了兩套結構光深度攝像頭，能夠直接採集深度圖像恢復三維場景。

上述mr頭顯設備，均是由頭盔上集成的專用彩色和深度傳感器採集真實世界的圖像和深度數據，而沒有採用集成度更高的單目，雙目視覺傳感器，其原因是現有的單目和雙目傳感器無法實現密集和高精度的三維重建，而且對於計算資源要求很高，無法集成在移動終端設備上。此外，上述兩款設備之間無法共享三維地圖數據，也就是說hololens構建的三維場景無法用alloy設備體驗，反之亦然。另外，在高精度3d地圖導航應用領域，往往高精度3d地圖街景掃描設備複雜，體積龐大和昂貴，普通消費者不便攜帶這些專業的設備去定位和導航。

技術實現要素：

本申請的實施例提供一種三維場景定位方法和裝置，用於共享三維地圖數據。

為達到上述目的，本申請的實施例採用如下技術方案：

第一方面，提供了一種三維場景定位方法，包括：

根據當前場景的第一視覺信息以及與所述第一視覺信息對應的深度信息生成三維地圖數據，所述三維地圖數據中包括三維場景模型；對當前場景的第二視覺信息進行特徵提取得到第二視覺特徵；根據所述第二視覺特徵與所述三維地圖數據的映射關係，在所述第二視覺信息上加載對應的三維場景模型，實現所述第二視覺信息在所述三維場景模型中的定位。

第二方面，提供了一種三維場景定位裝置，包括：

生成單元，用於根據當前場景的第一視覺信息以及與所述第一視覺信息對應的深度信息生成三維地圖數據，所述三維地圖數據中包括三維場景模型；

提取單元，用於對當前場景的第二視覺信息進行特徵提取得到第二視覺特徵；

定位單元，用於根據所述第二視覺特徵與所述三維地圖數據的映射關係，在所述第二視覺信息上加載對應的三維場景模型，實現所述第二視覺信息在所述三維場景模型中的定位。

第三方面，提供了一種計算機存儲介質，用於儲存為三維場景定位裝置所用的計算機軟體指令，其包含執行第一方面所述的三維場景定位方法所設計的程序代碼。

第四方面，提供了一種電腦程式產品，可直接加載到計算機的內部存儲器中，並含有軟體代碼，所述電腦程式經由計算機載入並執行後能夠實現第一方面所述的三維場景定位方法。

第五方面，提供了一種三維場景定位裝置，包括：存儲器、通信接口和處理器，所述存儲器用於存儲計算機執行代碼，所述處理器用於執行所述計算機執行代碼控制執行第一方面所述三維場景定位方法，所述通信接口用於所述三維場景定位裝置與外部設備的數據傳輸。

本申請實施例提供的三維場景定位方法和裝置，通過根據第一視覺信息以及與所述第一視覺信息對應的深度信息生成三維地圖數據；對第二視覺信息進行特徵提取得到第二視覺特徵；根據第二視覺特徵與三維地圖數據的映射關係，在第二視覺信息上加載對應的三維場景模型，實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。使得根據第一視覺信息和對應深度信息生成的三維地圖數據可以用於第二視覺信息的定位，實現了三維地圖數據的共享。

附圖說明

為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請實施例提供的三維場景定位系統的結構示意圖；

圖2為本申請實施例提供的第一視覺採集設備的結構示意圖；

圖3為本申請實施例提供的伺服器的結構示意圖；

圖4為本申請實施例提供的第二視覺採集設備的結構示意圖；

圖5為本申請實施例提供的一種三維場景定位方法的流程示意圖；

圖6為本申請實施例提供的另一種三維場景定位方法的流程示意圖；

圖7為本申請實施例提供的更新視覺特徵庫以及進行三維場景重建得到三維場景模型的流程示意圖；

圖8為本申請實施例提供的一種三維場景模型結果的示意圖；

圖9為本申請實施例提供的得到第二視覺採集設備的實時位姿的流程示意圖；

圖10為本申請實施例提供的對orb特徵進行特徵匹配的結果的示意圖；

圖11為本申請實施例提供的對整體灰度分布特徵進行特徵匹配的結果的示意圖；

圖12為本申請實施例提供的對orb特徵進行三維場景定位的結果的示意圖；

圖13為本申請實施例提供的對整體灰度分布特徵進行三維場景定位的結果的示意圖；

圖14為本申請實施例提供的另一種三維場景定位方法的流程示意圖；

圖15為本申請實施例提供的對三維密集點雲與vslam稀疏點雲配準對齊以重建三維場景模型的流程示意圖；

圖16為本申請實施例提供的vslam稀疏點雲和三維密集點雲融合形成三維點雲的示意圖；

圖17為本申請實施例提供的根據實時位姿和三維場景模型對第二視覺採集設備進行定位的示意圖；

圖18為本申請實施例提供的一種三維場景定位裝置的結構示意圖；

圖19為本申請實施例提供的又一種三維場景定位裝置的結構示意圖；

圖20為本申請實施例提供的另一種三維場景定位裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖，對本申請的實施例進行描述。

本申請實施例提供了一種三維場景定位系統，參照圖1中所示，包括：第一視覺採集設備11、伺服器12、第二視覺採集設備13。

第一視覺採集設備11包括具有專用的彩色和深度傳感器器件的行動裝置，例如rgb-d(redgreenblue-depth，紅綠藍——深度)設備、rgb-tof(redgreenblue-timeofflight，紅綠藍——飛行時間)設備、微軟的kinect或者因特爾的realsense、三維雷射雷達設備等，可以同時採集當前場景的視覺信息和深度信息。參照圖2中所示，該第一視覺採集設備11可以包括彩色和深度傳感器1101、處理器1102、存儲器1103和通信接口1104，它們通過總線方式進行連接。其中，存儲器1103用於存儲供處理器1102執行的代碼以及數據等，由處理器1102控制彩色和深度傳感器1101採集當前位置的視覺信息和深度信息後經過初步處理，然後通過通信接口1104以有線或無線方式發送給伺服器12。

伺服器12用於存儲三維場景模型，以實現不同設備之間共享三維場景模型。參照圖3中所示，伺服器12包括：處理器1202、存儲器1203和通信接口1204，它們通過總線方式進行連接。其中，存儲器1203用於存儲供處理器1202執行的代碼以及數據等，通信接口1204用於以有線或無線方式與第一視覺採集設備11和第二視覺採集設備13進行通信。

第二視覺採集設備13包括任意帶有普通視覺傳感器的行動裝置，例如具有普通單目或者雙目攝像頭的手機、平板電腦、ar/mr眼鏡等設備，可以採集當前場景的視覺信息。參照圖4中所示，該第二視覺採集設備13可以包括視覺傳感器1301、處理器1302、存儲器1303和通信接口1304，它們通過總線方式進行連接。其中，存儲器1303用於存儲供處理器1302執行的代碼以及數據等，由處理器1302控制視覺傳感器1101採集當前位置的視覺信息，並且控制通過通信接口1104以有線或無線方式從伺服器12接收三維場景模型。

本申請實施例所述的視覺信息包括當前圖像幀的rgb圖像幀或灰度色階圖像幀，深度信息包括景深。本申請實施例所述的位姿指視覺採集設備的位置和姿態。本申請實施例所述的三維場景模型包括具有三維坐標點的點雲。本申請實施例所述的點雲是指通過測量儀器得到的當前場景中物體表面的點數據集合，對於點數量比較少並且點與點的間距比較大的點雲稱為稀疏點雲，對於點數量比較大並且比較密集的點雲稱為密集點雲。

本申請實施例提供了一種三維場景定位方法，參照圖5中所示，包括：步驟s101-s103。

s101、根據當前場景的第一視覺信息以及與所述第一視覺信息對應的深度信息生成三維地圖數據，三維地圖數據中包括三維場景模型。

第一視覺信息以及對應的深度信息可以在一個設備上獲取，也可以在不同設備上獲取，但要保證數據的一一對應關係，優選的採用如上所述的第一視覺採集設備來獲取，以便根據視覺信息和深度信息形成三維地圖數據。

生成三維地圖數據的過程可以直接在上述第一視覺採集設備上實現也可以由伺服器來實現，本申請實施例在此不做限定。

三維地圖數據可以存儲於伺服器上，使得其他用於定位的設備可以共享該三維地圖數據。

s102、對當前場景的第二視覺信息進行特徵提取得到第二視覺特徵。

獲取第二視覺信息的設備可以與獲取第一視覺信息的設備不同，由於第一視覺信息用於生成三維地圖數據，因此其精度要求較高，可以由專用的視覺採集設備例如如上所述的第一視覺採集設備來獲取。而第二視覺信息僅用於根據上述三維地圖數據進行定位，因此其精度要求較低，可以為如上所述的第二視覺採集設備來獲取。

對視覺信息可以進行多種特徵提取，例如提取角點特徵、直線特徵、形狀特徵或vslam特徵等。對第二視覺信息進行特徵提取的過程可以直接在上述第二視覺採集設備上實現也可以由伺服器來實現，本申請實施例在此不做限定。

s103、根據第二視覺特徵與三維地圖數據的映射關係，在第二視覺信息上加載對應的三維場景模型，實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。

可以將第二視覺特徵與三維地圖數據中不同三維場景模型進行映射匹配，在顯示第二視覺信息時同時顯示對應的三維場景模型，實現混合現實，同時實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。

本申請實施例提供的三維場景定位方法，通過根據第一視覺信息以及與所述第一視覺信息對應的深度信息生成三維地圖數據；對第二視覺信息進行特徵提取得到第二視覺特徵；根據第二視覺特徵與三維地圖數據的映射關係，在第二視覺信息上加載對應的三維場景模型，實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。使得第二視覺信息根據第一視覺信息和對應深度信息生成的三維地圖數據可以用於第二視覺信息的定位，實現了三維地圖數據的共享。

本申請實施例提供了另一種三維場景定位方法，參照圖6中所示，該方法包括：步驟s201-s114。

s201、第一視覺採集設備採集當前場景的第一視覺信息和對應的深度信息。

第一視覺採集設備每次採集當前幀圖像時會同時獲取對應的深度信息即景深。

s202、第一視覺採集設備對第一視覺信息進行特徵提取得到第一視覺特徵。

根據圖像特徵的描述方式不同，可以選擇不同方式提取視覺特徵後匯集為視覺特徵庫。視覺特徵庫可以包括角點特徵、直線特徵、形狀特徵等。

對於角點特徵描述方式來說，視覺特徵庫可以包括關鍵幀orb(orientedbinaryrobustindependentelementaryfeatures，面向二進位魯棒獨立基本特徵)特徵庫，第一視覺採集設備對第一視覺信息提取orb特徵得到第一視覺信息的orb特徵。

對於線性描述方式來說，可以對第一視覺信息提取整體灰度分布信息，比較常用的特徵提取和定位方法包括lsd-slam(largescaledirectsimultaneouslocalizationandmapping，大尺度直接即時定位與地圖構建)，本申請實施例在此不贅述。

s203、第一視覺採集設備將第一視覺特徵與視覺特徵庫進行特徵匹配計算得到第一視覺信息的旋轉矩陣和位移矩陣，根據第一視覺信息的旋轉矩陣和位移矩陣計算得到第一視覺信息的實時位姿，並且用第一視覺特徵更新視覺特徵庫。

將第一視覺信息的orb特徵與現有的關鍵幀orb特徵庫進行匹配，計算得到第一視覺信息的旋轉矩陣和位移矩陣，從而根據第一視覺信息的旋轉矩陣和位移矩陣計算得到第一視覺採集設備採集第一視覺信息時的實時位姿。同時判定是否需要用第一視覺信息對關鍵幀orb特徵資料庫進行更新。即是否將第一視覺信息加入關鍵幀orb特徵庫，或者是否將第一視覺信息替換關鍵幀orb特徵庫中的某一幀。例如，可以比較第一視覺信息與關鍵幀orb特徵資料庫的公共特徵點數目是否小於預設門限，如果小於則將第一視覺信息加入關鍵幀orb特徵庫。

s204、根據深度信息以及第一視覺信息的實時位姿進行三維場景重建得到三維場景模型。

對於角點特徵描述方式來說，參照圖7中所示，對第一視覺採集設備的實時位姿和深度信息進行三維場景重建得到三維場景模型具體包括：

s2041、利用計算的實時位姿以及採集的深度信息進行三維場景重建以生成第一視覺信息的三維點雲。

三維場景重建得到的三維點雲效果如圖8中所示(圖中去除了顏色信息)。

s2042、對第一視覺信息的三維點雲進行融合、去噪、刪除重複點等運算最終得到三維場景模型。

步驟s202-s204對應於步驟s101。

s205、第一視覺採集設備將更新的視覺特徵庫和三維場景模型發送給伺服器進行存儲。

此時三維地圖數據包括視覺特徵庫和三維場景模型。

s206、伺服器從第一視覺採集設備接收視覺特徵庫和三維場景模型。

s207、第二視覺採集設備對第二視覺採集設備的視覺傳感器進行標定以得到第二視覺採集設備的視覺傳感器的相機參數，並根據相機參數對第二視覺採集設備的視覺傳感器進行矯正。

用戶在使用第二視覺採集設備採集視覺信息之前，需要對該設備進行標定以確定視覺傳感器的相機參數，相機參數包括主點、焦距和畸變校正參數等參數信息，其中畸變校正參數用於標識第二視覺採集設備的視覺傳感器拍攝圖像時產生的圖像畸變。主點、焦距等參數用於對相機進行對焦。首先選定第二視覺採集設備的攝像頭類型(深度、雙目或單目)，然後用第二視覺採集設備對攝像頭標定圖案拍攝多張(例如20至30張)不同角度的照片。通過對標定圖案的檢測和配準，計算出該第二視覺採集設備所採用視覺傳感器的相機參數，然後用該相機參數對應視覺傳感器進行矯正即得到經矯正的第二視覺採集設備。

s208、伺服器將視覺特徵庫和三維場景模型發送給第二視覺採集設備。

s209、第二視覺採集設備從伺服器接收視覺特徵庫和三維場景模型。

s210、第二視覺採集設備採集當前場景的第二視覺圖像信息。

s211、第二視覺採集設備對第二視覺圖像信息進行特徵提取得到第二視覺特徵。

對於角點特徵描述方式來說，對第二視覺信息提取orb特徵得到第二視覺信息的orb特徵作為第二視覺特徵。對於直線特徵描述方式來說，對第二視覺信息提取整體灰度分布信息得到第二視覺信息的整體灰度分布特徵作為第二視覺特徵。

步驟s211對應於步驟s102。

s212、根據第二視覺特徵、視覺特徵庫得到第二視覺採集設備採集第二視覺信息時的實時位姿。

參照圖9中所示，步驟s212具體包括：

s2121、根據視覺特徵庫對第二視覺特徵進行特徵匹配。

示例性的，對於角點特徵描述方式來說，根據關鍵幀orb特徵庫對第二視覺信息的orb特徵進行特徵匹配。示例性的，參照圖10中所示為orb特徵進行特徵匹配的一種示例，其中的小方框為orb特徵點。參照圖11中所示為整體灰度分布特徵進行特徵匹配的一種示例。

s2122、對經特徵匹配的第二視覺特徵進行pnp(perspectivenpointproblem，透視n點問題)位姿計算得到第二視覺信息的實時位姿。

示例性的，對於角點特徵描述方式來說，對經特徵匹配的第二視覺信息的orb特徵進行pnp位姿計算得到第二視覺採集設備的實時位姿。

s213、根據第二視覺信息的實時位姿與三維地圖數據中對應的三維場景模型的映射關係，在第二視覺信息上加載三維場景模型，以實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。

示例性的，參照圖12中所示為對orb特徵進行三維場景定位的結果的示意圖，圖中的星型符號表示定位位置。參照圖13中所示為對整體灰度分布特徵進行三維場景定位的結果的示意圖，圖中的白色箭頭表示定位位置和方向。步驟s212-s213對應於步驟s103。

本申請實施例提供的三維場景定位方法，第一視覺採集設備用當前場景的第一視覺信息更新視覺特徵庫並獲取第一視覺採集設備的實時位姿，對第一視覺採集設備的實時位姿和與第一視覺信息對應的深度信息進行三維場景重建得到三維場景模型，然後將視覺特徵庫和三維場景模型發送給伺服器；第二視覺採集設備從伺服器獲取視覺特徵庫和三維場景模型，然後對第二視覺信息提取視覺特徵信息，根據視覺特徵信息和視覺特徵庫得到實時位姿，根據實時位姿和三維場景模型實現定位，實現了第一視覺採集設備與第二視覺採集設備之間共享三維場景模型和視覺特徵庫，達到了共享三維地圖數據的目的。

並且，本申請實施例可以實現高精度的三維地圖數據共享，在離線的三維場景重建階段，利用具有專用的彩色和深度傳感器的視覺採集設備實現密集的三維重建，甚至可以通過高速計算單元進行智能地融合、去噪、刪除重複點等運算，優化生成的三維點雲數量，使得三維重建點雲精度更高，以滿足mr應用中的圖形渲染要求。同時，將提取出這些高精度點雲的視覺特徵信息做為共享數據。在在線視覺採集設備定位階段，可以使用任意視覺採集設備的視覺傳感器(包括單目，雙目攝像頭等)進行定位，極大地拓展了mr的應用平臺，成本大為降低，更易普及。

對於第一視覺信息包括第三視覺信息和第四視覺信息時，本申請實施例提供了又一種三維場景定位，參照圖14中所示，包括：

s301、第一視覺採集設備採集當前場景的第三視覺信息和對應的深度信息。

s302、第一視覺採集設備對第三視覺信息和對應的深度信息進行三維場景重建以生成三維密集點雲，或者對深度信息進行三維場景重建以生成所述三維密集點雲。

例如在室內可以採用具有專用的彩色和深度傳感器器件的行動裝置(例如rgb-d，微軟的kinect或者因特爾的realsense)採集rgb圖像和其對應的深度圖像數據形成三維密集點雲(x，y，z)rgbd，在室外可利用三維雷射雷達掃描深度信息形成三維密集點雲(x，y，z)radar。

s303、第一視覺採集設備將三維密集點雲發送給伺服器。

s304、伺服器從第一視覺採集設備接收三維密集點雲。

s305、第二視覺採集設備採集當前場景的第四視覺信息。

s306、第二視覺採集設備對當前場景的第四視覺信息進行三維場景重建以生成vslam(visualsimultaneouslocalizationandmapping，視覺即時定位與地圖構建)稀疏點雲。

需要說明的是，第四視覺信息也可以為第三視覺信息，此時，由第一視覺採集設備對第三視覺信息進行三維場景重建以生成vslam稀疏點雲。

vslam稀疏點雲中的每個三維點(x，y，z)vslam對應視覺信息的特徵信息fvslam(例如角點特徵、直線特徵或者形狀特徵等)。

s307、第二視覺採集設備將vslam稀疏點雲發送給伺服器。

s308、伺服器從第二視覺採集設備接收vslam稀疏點雲。

s309、伺服器對三維密集點雲與vslam稀疏點雲配準對齊以重建三維場景模型。參照圖15中所示，具體包括步驟s3091-s3093：

s3091、對vslam稀疏點雲提取點雲特徵得到vslam稀疏點雲特徵，對三維密集點雲提取點雲特徵得到三維密集點雲特徵。

示例性的，點雲特徵可以採用常見的點特徵直方圖(pointfeaturehistograms，pfh)、快速點特徵直方圖(fastpointfeaturehistograms，fpfh)、視點特徵直方圖(viewpointfeaturehistogram，vfh)，方向直方圖籤名(signatureofhistogramsoforientations，shot)等等。

s3092、對vslam稀疏點雲特徵和三維密集點雲特徵進行三維點雲配準計算得到vslam稀疏點雲與三維密集點雲之間的轉換關係rt。

s3093、根據vslam稀疏點雲與三維密集點雲之間的轉換關係將vslam稀疏點雲與三維密集點雲三維密集點配準對齊以重建三維場景模型。此時三維地圖數據為三維場景模型。

最終，位於不同坐標系下的vslam稀疏點雲和三維密集點雲最終融合在一起形成一個三維點雲，示例性的如圖16中所示，vslam稀疏點雲1601與三維密集點雲1602融合成新的三維點雲1603。步驟s302、s306、s309對應於步驟s101。

s310、伺服器將三維場景模型發送給第二視覺採集設備。

s311、第二視覺採集設備從伺服器接收三維場景模型。

s312、第二視覺採集設備採集第二視覺信息。

s313、第二視覺採集設備對第二視覺信息提取vslam視覺特徵，vslam視覺特徵中包含第二視覺採集設備採集第二視覺信息時的實時位姿。步驟s313對應於步驟s102。

s314、第二視覺採集設備根據第二視覺信息的實時位姿與三維地圖數據中對應的三維場景模型的映射關係，在第二視覺信息上加載三維場景模型，以實現第二視覺信息在三維場景模型中的定位。

例如將當前設備的視角映射到三維場景模型中，在第二視覺採集設備上即可呈現高精度的三維地圖環境信息。示例性的，參照圖17中所示，可以將實時採集的第五視覺信息1701與對應的虛擬的三維場景模型1702顯示在同一界面中。

另外，根據定位的結果，還可以進行路徑規劃和3d導航應用，最終呈現給用戶或者客服。步驟s314對應於步驟s103。

本申請實施例提供的三維場景定位方法，第一視覺採集設備對第三視覺信息和對應的深度信息進行三維場景重建以生成三維密集點雲，並將三維密集點雲發送給伺服器；第二視覺採集設備對第四視覺信息進行三維場景重建以生成vslam稀疏點雲，並將vslam稀疏點雲發送給伺服器；由伺服器對三維密集點雲與vslam稀疏點雲配準對齊以重建三維場景模型；第二視覺採集設備從伺服器獲取三維場景模型，對第五視覺信息提取vslam視覺特徵，vslam視覺特徵中包含第二視覺採集設備的實時位姿，然後根據第二視覺採集設備的實時位姿和三維場景模型對第二視覺採集設備進行定位，實現了第一視覺採集設備與第二視覺採集設備之間共享三維場景模型，達到了共享三維地圖數據的目的。

本申請實施例可以根據上述方法示例對各設備進行功能模塊的劃分，例如，可以對應各個功能劃分各個功能模塊，也可以將兩個或兩個以上的功能集成在一個處理模塊中。上述集成的模塊既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能模塊的形式實現。需要說明的是，本申請實施例中對模塊的劃分是示意性的，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式。

在採用對應各個功能劃分各個功能模塊的情況下，圖18示出了上述實施例中所涉及的三維場景定位裝置的一種可能的結構示意圖，三維場景定位裝置10包括：生成單元1011、提取單元1012、定位單元1013、標定單元1014。生成單元1011用於支持三維場景定位裝置執行圖5中的過程s101，圖6中的過程s202-s204，圖7中的過程s2041和s2042，圖14中的過程s302、s306、s309，圖15中的過程s3091-s3093；提取單元1012用於支持三維場景定位裝置執行圖5中的過程s102，圖6中的過程s211，圖14中的過程s313；定位單元1013用於支持三維場景定位裝置執行圖5中的過程s103，圖6中的過程s212和s213，圖9中的過程s2121和s2122，圖14中的過程s314；標定單元1014用於支持三維場景定位裝置執行圖6中的過程s207。其中，上述方法實施例涉及的各步驟的所有相關內容均可以援引到對應功能模塊的功能描述，在此不再贅述。

在採用集成的單元的情況下，圖19示出了上述實施例中所涉及的三維場景定位裝置的一種可能的結構示意圖。三維場景定位裝置10包括：處理模塊1022和通信模塊1023。處理模塊1022用於對三維場景定位裝置的動作進行控制管理，例如，處理模塊1022用於支持三維場景定位裝置執行圖5中的過程s101-s103。通信模塊1013用於支持三維場景定位裝置與其他實體的通信，例如與圖1中示出的功能模塊或網絡實體之間的通信。三維場景定位裝置10還可以包括存儲模塊1021，用於存儲三維場景定位裝置的程序代碼和數據。

其中，處理模塊1022可以是處理器或控制器，例如可以是中央處理器(centralprocessingunit，cpu)，通用處理器，數位訊號處理器(digitalsignalprocessor，dsp)，專用集成電路(application-specificintegratedcircuit，asic)，現場可編程門陣列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可編程邏輯器件、電晶體邏輯器件、硬體部件或者其任意組合。其可以實現或執行結合本申請公開內容所描述的各種示例性的邏輯方框，模塊和電路。所述處理器也可以是實現計算功能的組合，例如包含一個或多個微處理器組合，dsp和微處理器的組合等等。通信模塊1023可以是收發器、收發電路或通信接口等。存儲模塊1021可以是存儲器。

當處理模塊1022為處理器，通信模塊1023為收發器，存儲模塊1021為存儲器時，本申請實施例所涉及的三維場景定位裝置可以為圖20所示的三維場景定位裝置。

參閱圖20所示，該三維場景定位裝置10包括：處理器1032、收發器1033、存儲器1031、總線1034。其中，收發器1033、處理器1032、存儲器1031通過總線1034相互連接；總線1034可以是外設部件互連標準(peripheralcomponentinterconnect，pci)總線或擴展工業標準結構(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)總線等。所述總線可以分為地址總線、數據總線、控制總線等。為便於表示，圖中僅用一條粗線表示，但並不表示僅有一根總線或一種類型的總線。

結合本申請公開內容所描述的方法或者算法的步驟可以硬體的方式來實現，也可以是由處理器執行軟體指令的方式來實現。本申請實施例還提供一種存儲介質，該存儲介質可以包括存儲器1031，用於儲存為三維場景定位裝置所用的計算機軟體指令，其包含執行三維場景定位方法所設計的程序代碼。具體的，軟體指令可以由相應的軟體模塊組成，軟體模塊可以被存放於隨機存取存儲器(randomaccessmemory，ram)、快閃記憶體、只讀存儲器(readonlymemory，rom)、可擦除可編程只讀存儲器(erasableprogrammablerom，eprom)、電可擦可編程只讀存儲器(electricallyeprom，eeprom)或者本領域熟知的任何其它形式的存儲介質中。一種示例性的存儲介質耦合至處理器，從而使處理器能夠從該存儲介質讀取信息，且可向該存儲介質寫入信息。當然，存儲介質也可以是處理器的組成部分。處理器和存儲介質可以位於asic中。另外，該asic可以位於三維場景定位裝置中。當然，處理器和存儲介質也可以作為分立組件存在於三維場景定位裝置中。

本申請實施例還提供一種電腦程式，該電腦程式可直接加載到存儲器1031中，並含有軟體代碼，該電腦程式經由計算機載入並執行後能夠實現上述的三維場景定位方法。