[發明專利]基于影像特征的機器人定位的方法

在審

• 申請號: 202011305833.0
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112558602A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 陶潁軍
• 申請（專利權）人: 許昌許繼軟件技術有限公司;許繼集團有限公司;許繼電氣股份有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G06T7/246;G06T7/277;G06T7/73;G06T7/80
• 代理公司: 北京中政聯科專利代理事務所(普通合伙) 11489
• 代理人: 朱曉娟

1.基于影像特征的機器人定位的方法，其特征在于，包括：

實時采集所述機器人的影像數據和里程編碼器測量數據；對影像數據進行鏡頭形變校正處理，存儲鏡頭形變校正處理后的影像數據于影像數據庫和存儲里程編碼器測量數據；

根據所述機器人的空間坐標轉化成影像平面坐標，根據所述影像平面坐標和所述里程編碼器測量數據定義所述機器人的運動模型；

根據所述影像數據的影像特征點更新同步定位與建圖SLAM數據庫；

匹配每次所述SLAM計算的影像特征數據與其前一次SLAM計算的影像特征數據，得到匹配值；根據所述匹配值計算所述機器人下一時刻的位置和旋轉角度，得到機器人的移動路徑。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述影像平面坐標和所述里程編碼器測量數據定義所述機器人的運動模型，包括：

根據所述里程編碼器測量數據定義所述機器人的左輪速度、右輪速度、中心速度和角速度；

根據所述機器人的影像平面坐標、所述里程編碼器測量數據定義所述機器人位移向量和位移角度。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述實時采集所述機器人的影像數據和里程編碼器測量數據的時間間隔為Δt。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對影像數據進行鏡頭形變校正處理，包括根據設定的相機模型對影像數據進行鏡頭形變校正處理。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述相機模型與相機內部參數、相機外部參數相關；所述相機內部參數與所述相機種類特性相關，所述相機外部參數用于表示空間坐標與影像平面坐標之間關系。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述影像數據的影像特征點更新同步定位與建圖SLAM數據庫，包括：

S301：分別對當下采集的影像數據與影像數據庫中的影像數據進行特征提取與匹配，剔除錯誤匹配數據；

S302：判斷當下采集的影像數據與影像數據庫中的影像數據中匹配成功的數據是否為新的特征點；所述新的特征點為首次匹配不成功且第二次匹配成功的特征點；

S303：如果所述特征點為新的特征點，則初始化其逆深度參數；更新測量向量值；所述測量向量值與所述特征點的上一時刻的狀態變量、里程編碼器測量數據相關；

S304：判斷所述更新后的測量向量值是否有效，如果所述測量向量值無效則將其刪除；如果所述測量向量值有效，則將其機器人位置數據、特征點數據更新到SLAM資料庫。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述S303中所述如果所述特征點為新的特征點，則初始化其逆深度參數，更新測量值，包括：

所述新的特征點位置狀態利用逆深度參數坐標進行表示；

設定特征點的狀態表示；

根據新的特征點投影影像平面的坐標與實際觀察的影像平面特征點坐標更新測量向量值。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據所述影像數據的影像特征點更新同步定位與建圖SLAM數據庫步驟后，還包括判斷是否此次影像數據是否為首次更新SLAM數據庫，并存儲此影像數據更新SLAM數據庫的次數。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述匹配值計算所述機器人下一時刻的位置和旋轉角度，得到機器人的移動路徑步驟之后，還包括，將此次更新的路徑與此影像數據前幾次更新的路徑進行相似度比較，根據比較結果得到此次移動路徑。