一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法技术

本发明专利技术公开了一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，包括如下步骤：S1、预处理步骤：用于对系统进行初始化以及传感器校准；S2、图像特征采集步骤：用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅存储图像特征；S3、图像特征比对步骤：用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。通过本发明专利技术的方法，得到了一种通过计算机视觉为机器人构建地图并确定机器人位置的系统，能够使机器人系统通过视觉的方式确定自身较为准确的位置，从而使机器人可以实现更多功能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法
本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法。
技术介绍
对于扫地机器人、服务员机器人等有自动处理工作能力的机器人来说，地图和导航是决定机器人智能化程度的一个重要方面，在传统的解决方案中通常通过一些磁力轨道或者高对比度贴纸轨道等方式实现导航，或者通过某些算法结合传感器使机器人自己能够对环境进行地图构建和导航。传统方法下的机器人通过自身传感器进行地图构建和导航的过程中，尽管能够完成地图的构建，但是由于缺乏有效的参考信息，导致机器人无法对自身所处环境进行准确描述，从而出现机器人导航失效的情况，机器人会在一个区域兜圈子，并且在机器人利用已有地图进行二次导航的时候机器人很难知道自身的位置从而使原有地图失效。如果使用计算机视觉进行导航和定位，对于机器人准确获取自身位置来说更为有效。
技术实现思路
本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的。根据本专利技术的第一个方面，提供了一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，包括如下步骤：S1、预处理步骤：用于对系统进行初始化以及传感器校准；S2、图像特征采集步骤：用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅存储图像特征；S3、图像特征比对步骤：用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。进一步地，所述预处理步骤S1进一步包括：S11、传感器校准步骤：通过原地旋转校准电子罗盘传感器、加速度计进行传感器校准；S12、地图初始化步骤：利用电子罗盘传感器，将机体转动到某个方向作为Y轴正方向，以机体位置为原点，建立平面坐标系作为地图。进一步地，所述图像特征采集步骤S2进一步包括：S21、网格初始化步骤：以1米为间隔在所述地图上构建网格图；S22、网格填充步骤：在网格上填充采集到的前后左右四个方向的图片；S23、图像特征保存步骤：计算网格上所有图片的特征值并存储。进一步地，所述图片的特征值采用BRISK特征，即不受形变影响的二进制关键点特征。进一步地，所述图像特征比对步骤S3进一步包括：S31、网格优选步骤：根据电子罗盘传感器确定的方向，只筛选出对应方向的素有网格；S32、特征提取步骤：采集机器人系统所面对方向的图片，并进行特征提取；S33、特征相似度计算步骤：将提取到的特征与所有网格特征进行相似度计算，输出相似度最高的网格位置。根据本专利技术的第二个方面，一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，包括如下步骤：B1.初始化并校准传感器，并初始化地图；B2.初始化网格；B3.机器人开始运动；B4.判断当前网格是否为空，如果为空，进行B5，否则跳转B3；B5.采集图像并提取特征，将特征存储至当前网格；B6.判断是否接收到停止命令，如果接收到停止命令，进行B7，否则跳转至B3；B7.结束；B8.校准传感器；B9.采集四方向图像并提取特征；B10.判断采集的特征是否与存储的图像特征集合相符，如果相符，则自身定位成功，流程终结，否则跳转B3。进一步地，所述判断采集的特征与存储的图像特征集合相符的条件为：至少两个方向匹配。根据本专利技术的第三个方面，一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航系统，包括：预处理模块，用于对系统进行初始化以及传感器校准；图像特征采集模块，用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅存储将图像特征；图像特征比对模块，用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。本专利技术的优点在于：通过本专利技术的方法，得到了一种通过计算机视觉为机器人构建地图并确定机器人位置的系统，能够使机器人系统通过视觉的方式确定自身较为准确的位置，从而使机器人可以实现更多功能。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：附图1示出了根据本专利技术实施方式的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法流程图；附图2示出了根据本专利技术实施方式的预处理步骤流程图；附图3示出了根据本专利技术实施方式的图像特征采集步骤流程图；附图4示出了根据本专利技术实施方式的图像特征比对步骤流程图；附图5示出了根据本专利技术实施例的机器人自动定位与导航方法的详细流程图；附图6示出了根据本专利技术实施方式的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航系统结构图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。由于单纯使用计算机视觉进行定位和导航由于数据量大将会导致算法设计过于复杂并且效率极低，无法达到使用效果，如果采用传统机器人自动构建地图的算法，加上计算机视觉辅助定位，能够降低算法的复杂度并提升运行效率。如图1所示，本专利技术提供了一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，包括如下步骤：S1、预处理步骤：用于对系统进行初始化，传感器校准等；S2、图像特征采集步骤：用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅将图像特征存储起来；S3、图像特征比对步骤：用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。如图2所示，所述预处理步骤S1进一步包括：S11、传感器校准步骤：通过原地旋转校准电子罗盘、加速度计等传感器；S12、地图初始化步骤：利用电子罗盘传感器，将机体转动到某个方向，比如北方，以北方为Y轴正方向，机体位置为原点，建立平面坐标系作为地图。如图3所示，所述图像特征采集步骤S2进一步包括：S21、网格初始化步骤：以1米为间隔在地图上构建网格图；S22、网格填充步骤：在网格上填充采集到的前后左右四个方向的图片；S23、图像特征保存步骤：计算网格上所有图片的特征值并存储。所述图像特征采用BRISK特征(BinaryRobustInvariantScalableKeypoints)，即不受形变影响的二进制关键点特征。如图4所示，所述图像特征比对步骤S3进一步包括：S31、网格优选步骤：根据电子罗盘确定的方向，只筛选出对应方向的素有网格；S32、特征提取步骤：采集机器人系统所面对方向的图片，并进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、预处理步骤：用于对系统进行初始化以及传感器校准；/nS2、图像特征采集步骤：用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅存储图像特征；/nS3、图像特征比对步骤：用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、预处理步骤：用于对系统进行初始化以及传感器校准；
S2、图像特征采集步骤：用于在机器人系统运行过程中按照一定的距离间隔采集图像并提取图像特征，原始图片不保留，仅存储图像特征；
S3、图像特征比对步骤：用于使机器人系统通过采集环境图片并与存储的图像特征数据集进行比对，从而确定自身坐标。


2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，
所述预处理步骤S1进一步包括：
S11、传感器校准步骤：通过原地旋转校准电子罗盘传感器、加速度计进行传感器校准；
S12、地图初始化步骤：利用电子罗盘传感器，将机体转动到某个方向作为Y轴正方向，以机体位置为原点，建立平面坐标系作为地图。


3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，
所述图像特征采集步骤S2进一步包括：
S21、网格初始化步骤：以1米为间隔在所述地图上构建网格图；
S22、网格填充步骤：在网格上填充采集到的前后左右四个方向的图片；
S23、图像特征保存步骤：计算网格上所有图片的特征值并存储。


4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，
所述图片的特征值采用BRISK特征，即不受形变影响的二进制关键点特征。


5.根据权利要求3或4所述的一种基于计算机视觉的机器人自动定位与导航方法，其特征在于，
所述图像特征比对步骤S3进一步包...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玺，骆新，王宁，姚威，
申请(专利权)人：北京中广上洋科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11