[發(fā)明專利]位姿定位方法、裝置、智能機器人及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110852886.2 | 申請日： | 2021-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN113592946A | 公開（公告）日： | 2021-11-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 鄭權(quán);鐘智淵;洪澤 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳甲殼蟲智能有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/73 | 分類號： | G06T7/73 |
| 代理公司： | 深圳市智圈知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 44351 | 代理人： | 杜梓良 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市寶安區(qū)新安街道*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 定位 方法 裝置 智能 機器人 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種位姿定位方法，其特征在于，應用于智能機器人，所述方法包括：
獲取所述智能機器人當前所處環(huán)境的環(huán)境圖像；
提取所述環(huán)境圖像中的圖像特征點，作為第一特征點；
當所述第一特征點符合預設(shè)處理條件時，對所述環(huán)境圖像進行預處理，得到目標圖像，所述預設(shè)處理條件用于表征根據(jù)所述第一特征點所定位的位姿的精度小于預設(shè)精度，所述預處理用于提高圖像質(zhì)量；
提取所述目標圖像中的圖像特征點，作為第二特征點；
根據(jù)所述第二特征點，確定所述智能機器人的當前位姿。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述當所述第一特征點符合預設(shè)處理條件時，對所述環(huán)境圖像進行預處理，得到目標圖像之前，所述方法還包括：
判斷所述第一特征點的數(shù)量是否小于所述預設(shè)數(shù)量閾值，所述數(shù)量與根據(jù)所述第一特征點所定位的位姿的精度呈正相關(guān)，所述預設(shè)數(shù)量閾值根據(jù)所述預設(shè)精度設(shè)置；
若所述數(shù)量小于所述預設(shè)數(shù)量閾值，判定所述第一特征點符合所述預設(shè)處理條件；
若所述數(shù)量大于或等于所述預設(shè)數(shù)量閾值，判定所述第一特征點不符合所述預設(shè)處理條件。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述若所述數(shù)量大于或等于所述預設(shè)數(shù)量閾值，判定所述第一特征點不符合所述預設(shè)處理條件之后，所述方法還包括：
獲取所述環(huán)境圖像的紋理復雜度；
當所述紋理復雜度大于預設(shè)紋理閾值時，將所述環(huán)境圖像劃分為多個子圖像；
從所述多個子圖像中的每個子圖像中提取部分數(shù)量的圖像特征點，作為所述第二特征點；
執(zhí)行所述根據(jù)所述第二特征點，確定所述智能機器人的當前位姿。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述當所述第一特征點符合預設(shè)處理條件時，對所述環(huán)境圖像進行預處理，得到目標圖像之前，所述方法還包括：
將所述環(huán)境圖像劃分為多個子區(qū)域；
獲取每個子區(qū)域中包含的所述第一特征點的數(shù)量；
判斷所述數(shù)量是否處于指定數(shù)量區(qū)間內(nèi)；
若每個子區(qū)域中包含的所述第一特征點的數(shù)量均處于所述指定數(shù)量區(qū)間內(nèi)，判定所述第一特征點不符合所述預設(shè)處理條件；
若任一子區(qū)域中包含的所述第一特征點的數(shù)量不處于指定數(shù)量區(qū)間內(nèi)，判定所述第一特征點符合所述預設(shè)處理條件。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對所述環(huán)境圖像進行預處理，得到目標圖像之前，所述方法還包括：
獲取所述環(huán)境圖像的圖像亮度；
判斷所述圖像亮度是否小于第一亮度閾值；
若所述圖像亮度小于所述第一亮度閾值，執(zhí)行所述對所述環(huán)境圖像進行預處理，得到目標圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述智能機器人包括補光裝置，在所述判斷所述圖像亮度是否小于第一亮度閾值之后，所述方法還包括：
當所述圖像亮度小于所述第一亮度閾值時，判斷所述圖像亮度是否小于第二亮度閾值，所述第二亮度閾值小于所述第一亮度閾值；
若所述圖像亮度小于所述第二亮度閾值，開啟所述補光裝置；
重新拍攝所述智能機器人當前所處環(huán)境的環(huán)境圖像，重新拍攝的環(huán)境圖像用于確定所述智能機器人的當前位姿。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述智能機器人包括圖像采集裝置，在所述判斷所述圖像亮度是否小于第一亮度閾值之后，所述方法還包括：
當所述圖像亮度大于或等于所述第一亮度閾值時，判斷所述圖像亮度是否大于第三亮度閾值，所述第三亮度閾值大于所述第一亮度閾值；
若所述圖像亮度大于第三亮度閾值，對所述圖像采集裝置的成像參數(shù)進行參數(shù)調(diào)整，所述參數(shù)調(diào)整用于降低所述圖像采集裝置拍攝圖像的亮度；
重新拍攝所述智能機器人當前所處環(huán)境的環(huán)境圖像，所述重新拍攝的環(huán)境圖像用于確定所述智能機器人的當前位姿。
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