[發明專利]一種定位方法、裝置、電子設備、介質及機器人

在審

• 申請號: 202110383291.7
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113065483A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 李夢男;支濤
• 申請（專利權）人: 北京云跡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 梁凱

本發明公開了一種定位方法、裝置、電子設備、介質及機器人，方法應用于單目相機，包括：對目標物體進行識別，并輸出目標檢測框，其中，所述目標檢測框表征所述目標物體的圖像區域；根據所述目標檢測框，獲得所述目標物體的像素寬度；根據所述目標物體的先驗知識數據，獲取所述目標物體的真實寬度；根據所述像素寬度和所述真實寬度，獲得所述目標物體與所述單目相機之間的距離。本發明公開的定位方法用以解決現有的定位方法計算量大，檢測頻率低、實時性不足的技術問題。

技術領域

本發明涉及機器人定位技術領域，尤其涉及一種定位方法、裝置、電子設備、介質及機器人。

背景技術

目前，室內機器人越來越廣受公眾關注，在實現具體的功能的過程中，其自主定位技術的好壞是決定室內機器人能否得以應用的關鍵。

現在業內常用的定位方式是采用深度攝像頭檢測環境中的目標物體，例如RGB-D攝像頭和雙目攝像頭等，但RGB-D攝像頭FOV小(Field of View，視場角)，實際應用中很難持續跟蹤目標物體，而且在面對特殊材料物體時，深度數據噪點很多，影響目標定位，而雙目攝像頭則小型化困難，且計算量大，占用資源多，深度數據精度差。單目攝像頭相對于深度攝像頭來說，成本較低，但目前采用2D-3D匹配算法，計算量大，不能滿足實時性，且容易丟失特征信息，造成目標跟蹤失敗。

也就是說，目前的室內機器人的定位方案存在計算量大，檢測頻率低，檢測實時性不足的技術問題。

發明內容

本申請實施例通過提供一種定位方法、裝置、電子設備、介質及機器人，解決了現有技術中室內機器人的定位方案計算量大，檢測頻率低，檢測實時性不足的技術問題，實現了降低計算量，提高檢測頻率及檢測實時性的技術效果。

第一方面，本申請提供一種定位方法，應用于單目相機，包括：

對目標物體進行識別，并輸出目標檢測框，其中，所述目標檢測框表征所述目標物體的圖像區域；

根據所述目標檢測框，獲得所述目標物體的像素寬度；

根據所述目標物體的先驗知識數據，獲取所述目標物體的真實寬度；

根據所述像素寬度和所述真實寬度，獲得所述目標物體與所述單目相機之間的距離。

可選地，所述根據所述目標檢測框，獲得所述目標物體的像素寬度，包括：

對所述目標檢測框進行語義分割，以獲得所述目標物體在所述圖像區域上的像素分布區；

計算所述像素分布區的寬度，以獲得所述目標物體的像素寬度。

可選地，所述先驗知識數據包括所述目標物體的真實寬度數據，所述先驗知識數據的獲取方式包括：

采用激光雷達實時獲取所述目標物體的二維寬度數據，并對所述二維寬度數據進行預設的處理；

或者，預先收集環境中所述目標物體的真實寬度數據，并制作成先驗知識數據表。

可選地，所述對所述二維寬度數據進行預設的處理，包括：

根據所述單目相機的基準坐標系與所述激光雷達的基準坐標系之間的方向和位置參數，計算所述檢測框在所述二維寬度數據中對應的激光點云數據；

通過聚類去除所述激光點云數據中與所述檢測框不相關的數據，計算剩下的所述激光點云數據中首尾點之間的距離，以獲得所述目標物體的真實寬度。

可選地，在所述對目標物體進行識別，并輸出目標檢測框之前，還包括：

獲取所述單目相機的內參矩陣以及畸變參數，以構建相機模型。

可選地，所述相機模型為針孔模型，所述根據所述像素寬度和所述真實寬度，獲得所述目標物體與所述單目相機之間的距離，包括：