[發明專利]一種機器人及其基于標識物的位姿估計方法和裝置在審
| 申請號: | 201711320272.X | 申請日: | 2017-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN108198216A | 公開(公告)日: | 2018-06-22 |
| 發明(設計)人: | 辛冠希;徐棟;王可可;沈劍波 | 申請(專利權)人: | 深圳市神州云海智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/73 | 分類號: | G06T7/73 |
| 代理公司: | 深圳瑞天謹誠知識產權代理有限公司 44340 | 代理人: | 溫青玲 |
| 地址: | 518116 廣東省深圳市龍崗區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 機器人 標識物 世界坐標系 特征點 方法和裝置 位姿估計 偏航角 偏移量 計算機視覺領域 攝像頭拍攝 攝像頭 二維平面 圖像坐標 俯仰角 橫滾角 內參數 冗余 算法 位姿 測量 圖像 | ||
1.一種機器人基于標識物的位姿估計方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取攝像頭拍攝到的圖像,識別出標識物;
獲取標識物的特征點的圖像坐標,根據需求建立世界坐標系,并通過測量獲取標識物的特征點在世界坐標系中的坐標;
根據攝像頭的內參數、機器人的位置、機器人的偏航角、機器人的偏移量和特征點在世界坐標系中的坐標之間的對應關系,計算得出機器人的偏航角和機器人的偏移量。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述標識物所在的面是跟攝像頭平行的面。
3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述標識物的形狀是任意的。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述標識物具有2個或2個以上特征點,特征點是標識物的輪廓的角點或者是設置在標識物的輪廓以內的標志點。
5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取攝像頭拍攝到的圖像,識別出標識物具體包括:
獲取攝像頭拍攝到的圖像;
將圖像轉換為灰度圖;
采用自適應二值化操作和采用輪廓查找操作,找到圖像中所有的與標識物的形狀相同或者近似的輪廓作為候選區域;
對候選區域進行透視變換,將其視角變換為正視圖;
根據正視圖識別出標識物。
6.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據攝像頭的內參數、機器人的位置、機器人的偏航角、機器人的偏移量和特征點在世界坐標系中的坐標之間的對應關系,計算得出機器人的偏航角和機器人的偏移量具體包括:
通過以下公式計算得出機器人的偏航角和機器人的偏移量,其中(fx、fy)為攝像頭的內參數中的攝像頭的焦距,(cx、cy)為攝像頭的內參數中的光心坐標,(x,y)為機器人的位置,θ為機器人的偏航角,(Xw,Yw,Zw)為特征點在世界坐標系中的坐標,(tx、ty、tz)為機器人的偏移量。
7.如權利要求6所述的方法,其特征在于,計算機器人的偏航角和機器人的偏移量采用奇異值分解SVD算法或者正交三角QR分解算法進行求解。
8.一種機器人基于標識物的位姿估計裝置,其特征在于,所述裝置包括:
識別模塊,用于獲取攝像頭拍攝到的圖像,識別出標識物;
坐標獲取模塊,用于獲取標識物的特征點的圖像坐標,根據需求建立世界坐標系,并通過測量獲取標識物的特征點在世界坐標系中的坐標;
計算模塊,用于根據攝像頭的內參數、機器人的位置、機器人的偏航角、機器人的偏移量和特征點在世界坐標系中的坐標之間的對應關系,計算得出機器人的偏航角和機器人的偏移量。
9.一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的機器人基于標識物的位姿估計方法的步驟。
10.一種機器人,包括:一個或多個處理器、存儲器、攝像頭以及一個或多個計算機程序,其中所述處理器分別與所述存儲器和攝像頭連接,所述一個或多個計算機程序被存儲在所述存儲器中,并且被配置成由所述一個或多個處理器執行,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的機器人基于標識物的位姿估計方法的步驟。
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