[發明專利]機器人的定位初始化方法、電子設備及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202210254410.3
• 申請日: 2022-03-15
• 公開（公告）號: CN114782528A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 陳波;董海青;王強;劉冬
• 申請（專利權）人: 美的集團（上海）有限公司;美的集團股份有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T17/00;G06K9/62;G06V10/74
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 鐘子敏

本申請公開了一種機器人的定位初始化方法、電子設備及計算機存儲介質、計算機程序產品。該定位初始化方法包括：基于環境區域的點云數據及視覺圖像確定視覺地圖；獲取當前視覺圖像，并在視覺地圖中搜索與當前視覺圖像最相似的視覺圖像及對應的位姿；利用位姿作為先驗信息，基于當前點云數據在預設范圍內進行點云搜索，得到機器人的初始位姿。通過這種方式，能夠提高機器人的定位初始化的效率，且減少錯誤召回。

技術領域

本申請涉及計算機和自動化技術領域，特別是涉及一種機器人的定位初始化方法、電子設備及計算機存儲介質、計算機程序產品。

背景技術

機器人在環境中進行自主移動時，需要時刻知道自身在地圖中所處的位姿，當機器人在前一時刻知道自己在地圖中的位姿時，一般可以采用即時定位與建圖(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)技術，基于前一時刻的位姿以及當前時刻傳感器給出的觀測數據來估計當前時刻機器人的位姿。

但是，當SLAM系統剛啟動時，無法得知機器人在地圖中的初始位姿，或者機器人在移動過程中定位丟失，這兩種情況都需要在沒有前一時刻的位姿的前提下進行機器人的初始位姿估計。一般稱這類問題為機器人定位初始化問題。

傳統的定位初始化技術方案一般采用激光雷達的觀測數據對地圖進行窮舉搜索，但窮舉搜索所需算力高，導致初始化耗時長，且部分環境區域(如正方形房間)存在感知不足的問題，容易產生錯誤的召回。

發明內容

本申請提供一種機器人的定位初始化方法、電子設備及計算機存儲介質、計算機程序產品，以提高機器人的定位初始化的效率，且減少錯誤召回。

為解決上述技術問題，本申請提出一種機器人的定位初始化方法。該機器人的定位初始化方法包括：基于環境區域的點云數據及視覺圖像確定視覺地圖；獲取當前視覺圖像，并在視覺地圖中搜索與當前視覺圖像最相似的視覺圖像及對應的位姿；利用位姿作為先驗信息，基于當前點云數據在預設范圍內進行點云搜索，得到機器人的初始位姿。

其中，上述利用位姿作為先驗信息，基于當前點云數據在預設范圍內進行點云搜索，得到機器人的初始位姿，包括：基于位姿從視覺地圖中獲取預設范圍的目標搜索區域，其中，目標搜索區域以位姿作為中心點；基于當前點云數據在目標搜索區域內進行點云搜索，得到機器人的初始位姿。

其中，上述基于當前點云數據在目標搜索區域內進行點云搜索，得到機器人的初始位姿，包括：將當前點云數據進行預設角度的旋轉變化，得到多個候補點云數據；基于每個候補點云數據分別在目標搜索區域內進行點云搜索，得到每個候補點云數據在目標搜索區域內匹配點云數據；基于多個匹配點云數據中獲取匹配度最大的匹配點云數據獲取機器人的初始位姿。

其中，上述基于環境區域的點云數據及視覺圖像確定視覺地圖，包括：確定環境區域的點云數據的關鍵幀；獲取與關鍵幀的對應的視覺圖像；對關鍵幀對應的視覺圖像進行特征提取，并獲取特征描述子集合；將關鍵幀的特征描述子集合與對應的位姿進行關聯，生成聯合位姿數據；基于關鍵幀序列及關鍵幀序列中關鍵幀對應的聯合位姿數據構建視覺地圖。

其中，上述獲取與關鍵幀的對應的視覺圖像包括：為關鍵幀設置時間戳；基于時間戳獲取與關鍵幀在時間上最接近的一幀視覺圖像作為關鍵幀對應的視覺圖像。

其中，上述將關鍵幀的特征描述子集合與對應的位姿進行關聯，生成聯合位姿數據，包括：將特征描述子集合插入數據庫文件中，并獲取特征描述子集合在數據庫文件中的ID；生成ID與關鍵幀對應的位姿的聯合位姿數據。

其中，在上述視覺地圖中搜索與當前視覺圖像最相似的視覺圖像及對應的位姿，包括：建立ID與關鍵幀對應的位姿之間的映射表；對當前視覺圖像進行特征提取，獲取當前特征描述子集合；從數據庫文件中獲取與當前特征描述子集合最相似的特征描述子集合，并確定最相似的特征描述子集合的ID；基于映射表獲取與最相似的特征描述子集合的ID對應的位姿。