[發明專利]機器人自主定位方法和系統

有效

• 申請號: 201811600935.8
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN109506658B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 馮夢思;朱汝維
• 申請（專利權）人: 廣州市申迪計算機系統有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01S17/89;G06T7/11;G06T7/60;G06T7/73
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文;宋靜娜

本發明涉及人工智能技術領域，特別涉及一種機器人自主定位方法和系統，包括：獲取室內視頻流數據，基于所述室內視頻流數據構建網絡數據集；采集包含固定標識物的第一圖像組；利用訓練好的預設孿生網絡從所述網絡數據集中獲取與所述第一圖像組匹配的第二圖像組；匹配所述第一圖像組和第二圖像組中相同的固定標識物，將相同的固定標識物作為特征標識物；獲取所述特征標識物的位置參數；基于所述特征標識物的位置參數計算機器人的位置；其中，所述固定標識物至少包括門、窗戶、立柱、橫梁和墻體。本發明采用多模式融合的機器人自主定位方法，對硬件要求低，節省成本，提高室內定位精度。同時對場景動態變化和光線強度不敏感，場景適應性強。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，特別涉及一種機器人自主定位方法和系統。

背景技術

隨著通信和電子等科技領域的發展，機器人從工業服務逐漸滲入到社會服務、醫療康復和家用等領域，但依然存在諸多技術瓶頸，其中一個亟待解決的問題是機器人的精準定位。定位是機器人對周圍環境的物理空間感知能力，是機器人實現智能服務的基礎，在實際的應用中機器人需要適應不同的作業場景，通過捕捉信息快速識別周邊環境并做出精準定位。

目前主流的機器人定位的方法主要包括多傳感器融合定位、激光雷達定位或視覺定位，但上述方法均存在一些問題。例如，多傳感器融合定位方法中，不同性能的傳感器的整合應用會帶來偏差，難以應對機器人運行過程中的外參突變；激光雷達定位方法應用最廣，但機器人開機時默認位置為建圖的初始位置，需要人為調整，并且機器人在長時間運作中輪子的累計誤差將導致定位偏離；視覺定位方法是一種較新的技術，利用視覺傳感裝置獲取物體圖像，對圖像處理后獲得物體的位置信息，但現有技術中的視覺定位技術對光照變化和場景動態變化等因素敏感，達不到精確定位的理想效果。

發明內容

針對現有技術的上述問題，本發明的目的在于，提供一種機器人自主定位方法和系統，模仿人類視覺感知環境的方式，通過識別室內固定標識物達到定位目的。解決了上述定位方法中對光線敏感、運行累計誤差和場景限制等問題，在實際應用中能自如應對場景的動態變化，同時也具備良好的穩定性。

本發明的具體技術方案如下：

一種機器人自主定位方法，包括：獲取室內視頻流數據，基于所述室內視頻流數據構建網絡數據集；采集包含固定標識物的第一圖像組；利用訓練好的預設孿生網絡從所述網絡數據集中獲取與所述第一圖像組匹配的第二圖像組；匹配所述第一圖像組和第二圖像組中相同的固定標識物，將相同的固定標識物作為特征標識物；獲取所述特征標識物的位置參數；基于所述特征標識物的位置參數計算機器人的位置；其中，所述固定標識物至少包括門、窗戶、立柱、橫梁和墻體。

具體地，所述獲取室內視頻流數據，基于所述室內視頻流數據構建網絡數據集，包括：獲取包括彩色圖像、深度圖像和位姿參數的室內視頻流數據；根據所述室內視頻流數據構建室內三維地圖和室內二維地圖；匹配所述室內三維地圖和室內二維地圖的坐標系構建網絡數據集；所述網絡數據集包括彩色圖像、深度圖像、位姿參數、室內三維地圖和室內二維地圖。

具體地，所述匹配所述第一圖像組和第二圖像組中相同的固定標識物，將相同的固定標識物作為特征標識物；獲取所述特征標識物的位置參數；包括：提取所述第一圖像組和所述第二圖像組中的、相匹配的兩兩圖片對；通過預設語義分割網絡對兩兩圖片對進行語義分割，匹配所述第一圖像組和第二圖像組中相同的固定標識物，將相同的固定標識物作為特征標識物；提取所述特征標識物的像素點在室內二維地圖中的位置坐標。

具體地，所述基于所述特征標識物的位置坐標計算機器人的位置，包括：基于所述特征標識物的像素點在室內二維地圖中的位置坐標，得到所述特征標識物在世界坐標系中的位置坐標；獲取機器人相對于所述特征標識物的方向參數；根據所述方向參數計算機器人到所述特征標識物的距離值；基于所述特征標識物在世界坐標系中的位置坐標和所述距離值，通過點到直線的距離公式計算機器人的位置。