[發明專利]基于霍夫變換的旋轉角度的獲取方法、芯片及機器人

有效

• 申請號: 202110575452.2
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113340258B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發明（設計）人: 趙一帆;黃惠保
• 申請（專利權）人: 珠海一微半導體股份有限公司
• 主分類號: G01B21/22
• 分類號: G01B21/22;G01C21/20;G01C21/32
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了基于霍夫變換的旋轉角度的獲取方法、芯片及機器人，該獲取方法包括以下步驟:步驟1、通過霍夫變換從全局地圖中獲取一個參考坐標映射空間內的第一頻數統計信息，同時通過霍夫變換從局部地圖中獲取一個參考坐標映射空間內的第二頻數統計信息，并設置適用于所有參考坐標映射空間的參考旋轉角度；步驟2、利用所述參考旋轉角度的三角函數周期性對第二頻數統計信息和第一頻數統計信息進行卷積，獲得局部地圖的直線與全局地圖相對應的直線的互相關信號序列；步驟3、從互相關信號序列內計算獲取局部極大值，再將當前獲取的局部極大值對應的旋轉角度設置為局部地圖與全局地圖之間的最佳旋轉角度。

技術領域

本發明涉及機器人地圖轉換的技術領域，具體涉及基于霍夫變換的旋轉角度的獲取方法、芯片及機器人。

背景技術

SLAM算法是機器人在柵格地圖中執行導航定位的基礎，通過執行SLAM算法，移動機器人構建地圖并在即時構建的局部地圖中進行實時定位。現有技術中，機器人在柵格地圖中的定位技術是基于特征的SLAM算法，使得機器人依賴于從柵格地圖中提取特征，但是柵格地圖特征較少且機器人很容易丟失相關的特征信息，并產生地圖漂移誤差，導致機器人實時構建的局部地圖與全局地圖的匹配不準確，包括局部地圖上的機器人坐標系與全局地圖上的全局坐標系之間的轉換誤差較大，使得機器人在導航過程中不能準確及時地識別出機器人自身的姿態坐標、室內環境下的墻壁、家具等存在許多直線特征的物體的位置坐標。

發明內容

為解決上述因地圖特征信息容易丟失引起的局部地圖的坐標系與全局地圖上的坐標系之間的匹配轉換誤差問題，本發明提供基于霍夫變換的旋轉角度的獲取方法、芯片及機器人，使用坐標映射空間對局部地圖的旋轉姿態進行統計學的評估以準確獲得最佳旋轉角度，作為用于局部地圖轉換至全局地圖的多個優化的候選對象。本發明的具體技術方案如下：

基于霍夫變換的旋轉角度的獲取方法，該獲取方法包括以下步驟:步驟1、通過霍夫變換從全局地圖中獲取一個參考坐標映射空間內的第一頻數統計信息，同時通過霍夫變換從局部地圖中獲取一個參考坐標映射空間內的第二頻數統計信息，并設置適用于所有參考坐標映射空間的參考旋轉角度；步驟2、利用所述參考旋轉角度的三角函數周期性對第二頻數統計信息和第一頻數統計信息進行卷積，獲得局部地圖的直線與全局地圖相對應的直線的互相關信號序列；步驟3、從互相關信號序列內計算獲取局部極大值，再將當前獲取的局部極大值對應的旋轉角度設置為局部地圖與全局地圖之間的最佳旋轉角度；其中，全局地圖對應的一個參考坐標映射空間和局部地圖對應的一個參考坐標映射空間都用于表示相同的環境區域，局部地圖是機器人在當前運動區域內實時構建的，全局地圖是機器人預先在同一運動區域內構建的。

該技術方案通過霍夫變換分別從全局地圖和局部地圖中映射出一個大小和相對分布區域相同的參考坐標映射空間以及時保存直線特征信息，避免地圖信息的丟失，再從各自的參考坐標映射空間提取直線相關聯的統計信息進行以旋轉角度為周期延拓的卷積運算，以獲得反映局部地圖的直線的旋轉角度與全局地圖相對應的直線的旋轉角度的互相關性的強弱，執行局部地圖的直線與全局地圖的直線的匹配操作；在此基礎上才通過篩選局部極大值的卷積值對應的旋轉角度作為局部地圖與全局地圖之間的最佳旋轉角度，且只是針對參考坐標映射空間內對應的直線在具體方位的分布頻率特征進行互相關性的評估，加快旋轉角度的處理速度，進而加速后續局部地圖轉換到全局地圖的速度。

進一步地，在所述步驟1中，具體包括：Sl1、在全局地圖內提取直線，再將直線霍夫變換到對應的參考坐標映射空間內，然后利用同一參考旋轉角度上的不同參考點線距的直線各自被提取的次數求取平方和，作為所述第一頻數統計信息；然后進入步驟S12；S12、按照步驟S11依次計算出每一個參考旋轉角度上的所述第一頻數統計信息，組成全局地圖直線分布平方和的離散序列；S13、在局部地圖內提取直線，再將直線霍夫變換到對應的參考坐標映射空間內，然后利用同一參考旋轉角度上的不同參考點線距的直線各自被提取的次數求取平方和，作為所述第二頻數統計信息；然后進入步驟S14；S14、按照步驟S13依次計算出每一個參考旋轉角度上的所述第二頻數統計信息，組成局部地圖直線分布平方和的離散序列。