[發(fā)明專利]基于圖文識別和語義的機器人自主定位和導(dǎo)航

有效

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• 申請日: 2016-10-20
• 公開（公告）號: CN107967473B
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王慶文
• 申請（專利權(quán)）人: 南京萬云信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G01C11/00;G01C21/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 李飛

本發(fā)明涉及移動智能設(shè)備如服務(wù)機器人、無人機、自動導(dǎo)引小車、室內(nèi)三維建模設(shè)備的自主定位和導(dǎo)航，相對于現(xiàn)有系統(tǒng)，它引入了對于室內(nèi)標志的圖文識別以及語義綁定，其特點：(1)相對于激光雷達或者視覺識別的路標，圖文識別所識別的結(jié)果精確度高；(2)只需添加一個攝像頭，成本和重量都比較低；(3)有效消弭傳感器(IMU、激光雷達、視覺等)的累積誤差，并提高回路檢測的準確性；(4)結(jié)合圖文識別，整體上提高了機器人定位和導(dǎo)航的精度，使得機器人的商用成為可能；(5)利用本發(fā)明的方法所提供的工具軟件，結(jié)合圖文識別的結(jié)果，通過人工綁定，為環(huán)境地圖賦予語義信息，可以促進人機溝通，幫助機器人完成高級的任務(wù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及移動智能設(shè)備如服務(wù)機器人、無人機、自動導(dǎo)引小車、室內(nèi)三維建模設(shè)備等自主定位和導(dǎo)航的領(lǐng)域，特別是涉及室內(nèi)沒有GPS信號的情況下的智能移動設(shè)備的定位和導(dǎo)航，這種定位和導(dǎo)航無需事先提供環(huán)境的平面圖，無需在室內(nèi)部署無線網(wǎng)絡(luò)如UWB、ZIGBEE網(wǎng)絡(luò)等。

背景技術(shù)

對于高精度定位的需求，來自于如火如荼、迅猛發(fā)展的機器人領(lǐng)域以及可穿戴設(shè)備領(lǐng)域，比如機器人包括家政機器人、掃地機器人、物流機器人，相對于人類的定位來說，定位對于這些設(shè)備是剛需，并且應(yīng)用場景的多樣性，不能采用特別的設(shè)備如UWB基站和天線的方式實現(xiàn)；對于機器人，雖然目前有基于軌道、磁貼或者人工遙控等方式的定位方案，但是都不屬于自主導(dǎo)航，軌道部署成本高，而磁貼具有容易消磁、部署不方便等缺點。

服務(wù)機器人大部分時間呆在室內(nèi)，在一個陌生的大型室內(nèi)環(huán)境如醫(yī)院、展覽館、火車站、航站樓、停車場等，常常有快速室內(nèi)定位和導(dǎo)航的需求，所以室內(nèi)的定位就非常有市場前景和應(yīng)用價值。由于各種大型商場大型場館越來越多，而GPS因為定位信號到達地面時較弱，不能穿透建筑物，同時又受到定位器終端的成本較高等原因的限制，因此，依靠GPS技術(shù)無法完成服務(wù)機器人的室內(nèi)精確定位。

定位和導(dǎo)航是移動機器人要解決的三個基本問題之一。雖然GPS已能提供高精度的全局定位，但其應(yīng)用具有一定局限性。例如在室內(nèi)GPS信號很弱；在復(fù)雜的城區(qū)環(huán)境中常常由于GPS信號被遮擋、多徑效應(yīng)等原因造成定位精度下降、位置丟失；而在軍事應(yīng)用中，GPS信號還常受到敵軍的干擾等。因此，不依賴GPS的定位技術(shù)在機器人領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

機器人的定位和路徑規(guī)劃在技術(shù)上屬于同步定位和成圖領(lǐng)域(SLAM：Simultaneous Localization And Mapping)，以下簡稱SLAM，這是本發(fā)明設(shè)計適用的重點領(lǐng)域。

一般的SLAM系統(tǒng)包括前端子系統(tǒng)和后端子系統(tǒng)。前端收集傳感器數(shù)據(jù)并進行特征提取和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，其中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)包括短時的特征匹配和跟蹤，長時的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)指回路檢測；后端子系統(tǒng)主要通過濾波或者非線性優(yōu)化的方法計算環(huán)境地圖和機器人的位置，并根據(jù)環(huán)境地圖和機器人的位置進行路徑規(guī)劃、空間巡游(搜索)等人類交給的任務(wù)。

目前機器人SLAM系統(tǒng)中用到的傳感器主要包括：激光雷達、視覺(單目、雙目、深度攝像頭等)、慣性傳感器(IMU)等。

后端子系統(tǒng)中常用的幾種定位和導(dǎo)航的技術(shù)，簡單描述如下：

在機器人SLAM方法中，基于擴展卡爾曼濾波的SLAM算法應(yīng)用最廣，許多算法就是在此基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，比如Shojaie等人提出了IEKF(Iterated Extended KalmanFilter)和ISPKF(Iterated Sigma Point Kalman Filter)，不過還有待進一步驗證在真實環(huán)境中的性能。顧照鵬等人利用慣性傳感器輸出的俯仰角和橫滾角進行系統(tǒng)標定，利用擴展卡爾曼濾波器將偏航角作為一個系統(tǒng)狀態(tài)向量的分量實時地估計狀態(tài)向量，提出了一種基于慣性傳感器俯仰角和橫滾角的SLAM方法。