[發明專利]一種基于圖像標志物識別的移動機器人SLAM方法

有效

• 申請號: 201410283032.7
• 申請日: 2014-06-23
• 公開（公告）號: CN104062973A
• 公開（公告）日: 2014-09-24
• 發明（設計）人: 布樹輝;何畢;劉貞報
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 陳星

技術領域

本發明涉及機器人學領域，具體地說是用基于擴展卡爾曼濾波器的同步定位與地圖構建(EKF-SLAM)方法結合計算機圖像技術實現機器人對環境的探索，并構建環境地圖。

背景技術

同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,簡稱SLAM)這一概念最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。這種方法描述了機器人從未知環境的未知地點出發，然后對未知環境進行探索的情境：機器人在運動過程中重復地觀測環境，然后根據傳感器感知的環境特征定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖。這就提出了SLAM包含的兩個目標：同時定位和地圖構建。其中地圖構建是把從傳感器收集到的一系列信息，集成到一個一致性的模型(即地圖)上，得到的地圖被用來描述當前環境以及給機器人定位；而定位則是在地圖上估測機器人的坐標和姿勢形態。

實際中的SLAM應用一般有兩種典型情境：追蹤——這種情況下通常機器人的初始位置已知；全局定位——這種情況下通常只給出很少，甚至不給出有關于機器人起始位置或者環境特征的先驗信息。因此，SLAM的核心被定義為一個關于機器人運動路徑和所處環境特征的后驗估計。要解決SLAM問題，就必須建立適當的模型，解出這個后驗概率。

近十幾年來，機器人學界涌現出了各種各樣的針對SLAM問題的解決方案。其中，基于擴展卡爾曼濾波器(EKF)的EKF-SLAM方法獲得了廣泛的認可并被普遍應用。這種方法首先估計運動過程中某一時刻的狀態，然后以(含噪聲的)測量變量的方式獲得反饋，最后根據反饋修正估計值。這樣，EKF-SLAM就能在不需了解機器人詳細性質的前提下，高效地對運動的過去、當前、甚至將來的狀態進行估計。

在目前國內外公開的文獻中，Durrant-Whyte H,Bailey T.Simultaneous localization and mapping:part I[J].Robotics&Automation Magazine,IEEE,2006,13(2):99-110.討論了EKF-SLAM的模型建立。該模型基于對機器人運動進行描述，然后用EKF的狀態更新及測量更新對機器人運動進行重復估計，從而得到SLAM問題的解。該模型不關注機器人機體特性，具有很強的平臺遷移性。Thrun S,Burgard W,Fox D.Probabilistic robotics[M].Cambridge:MIT press,2006,309-336,149-187.詳細討論了將激光傳感器、超聲波傳感器在SLAM中的應用。這種應用將傳感器的測量值用作EKF-SLAM中測量方程的輸入，用真實的環境特征修正狀態方程的估計。同時，文章還詳細分析了這類傳感器的原理，討論了傳感器測量值與實際值的偏差特性，并且在隱馬爾科夫鏈的基礎上，提出了一個概率密度函數來衡量測量值準確度。這種應用方法對傳感器的特點的深入分析使其具有很強的實用性，因此其模擬仿真和實驗中對幾種常見的環境噪聲都表現出了較強的魯棒性，能得到令人滿意的結果。

但上述的EKF-SLAM方法有幾點不足：

(1)機器人只能識別局部空間障礙物的有無，并不能感知環境的空間結構。如果環境結構高度對稱(常見于人工建筑，如走廊、大廳等)，則機器人會受這一對稱性的影響，使運動范圍局限于環境中極小的空間內，無法構建全局地圖，SLAM結果出錯。

(2)測量方式單一。上述方法中機器人僅以一種類型的測量數據進行測量更新，盡管對常見的幾種噪聲進行了建模，但當環境中出現未知干擾時，測量值的錯誤依然很難被修正。考慮到EKF-SLAM方法完全依賴測量值對估計進行修正，測量值的錯誤會給計算結果帶來嚴重影響。

發明內容

近年來，隨著計算機技術、數字圖像處理技術及圖像處理硬件的進一步發展，計算機視覺在機器人領域中開始得到廣泛關注。相比其他方法，基于計算機視覺的方法能夠在同等條件下獲取環境中的更大量的信息，同時還具備了精度高、不受電子干擾等優點。同時，開源的OpenCV(Open Computer Vision)函數庫讓主流的計算機視覺方法能被有效地實現。這樣，如果在機器人上裝載攝像頭來拍攝環境，就可以捕獲豐富的環境特征，從而機器人感知能力有限給SLAM帶來的問題。

本發明的技術方案為：

所述一種基于圖像標志物識別的移動機器人SLAM方法，其特征在于：采用以下步驟：