【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化，尤其涉及一种配电房轨道机器人的定位与建图方法及系统。
技术介绍
1、轨道机器人是一种自动化机器人设备，常用于配电房等设备较多环境的巡检任务。轨道机器人依靠滑轮等移动结构在轨道上移动，以执行巡检或监测任务。
2、一般的，轨道机器人通过一个统一的控制系统进行数据汇总，以便于操作人员通过控制系统查找不断移动的轨道机器人的位置。相关技术中，轨道机器人的定位方法大部分是基于编码器与人工部署的标签(nfc，二维码或者射频检测模块等)进行，基本思路都是利用编码器进行连续的定位，并通过人工部署的标签中包含的真值信息来消除编码器的累积误差。
3、然而，上述定位方法存在以下问题：
4、依赖于人工放置标签来校正定位误差，这使得整个定位过程无法完全自动化，缺乏即开即用的灵活性，降低了智能化程度；
5、依赖编码器进行定位时，若出现滑轮打滑或空转的情况，定位精度会受到严重影响，无法保证准确性；
6、局限于机器人的位姿信息，这种方法无法提供更广泛的环境数据，如环境特征等，这限制了其在业务应用层面的广泛利用。
7、另一方面，轨道机器人的位置要以其使用环境为基准来描述，一个精准且方便描述的三维空间地图有利于准确地体现轨道机器人的位置。相关技术使用了slam(同时定位与建图)技术来对配电房进行空间地图的三维重建，在三维重建之后，利用卷积神经网络来识别设备的数量类型等。
8、然而，上述三维重建方法存在以下问题：
9、依赖于已有的配电房的三维重建数据，
10、未充分利用配电房中的信息来进行定位和建图，造成了信息的浪费。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术在配电房环境使用轨道机器人时容易产生的位置信息误差大、信息实时性低的问题。
2、为解决上述技术问题，第一方面，本专利技术提供一种配电房轨道机器人的定位与建图方法，包括以下步骤：
3、s1、通过轨道机器人采集配电房图像，并根据所述配电房图像进行ocr文本检测，得到配电房文本平面数据；
4、s2、对所述配电房图像进行特征检测，得到配电房特征点数据；
5、s3、根据不同帧的所述配电房图像对应的所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配；
6、s4、对所述配电房图像按照曼哈顿世界假设进行识别，提取配电房环境中的曼哈顿平面数据；
7、s5、将当前帧的中的所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据进行匹配；
8、s6、基于预设位姿跟踪方法对所述轨道机器人进行位姿跟踪，得到位姿数据，并基于所述位姿数据判断所述轨道机器人采集的所述配电房图像是否为关键帧，若是，执行步骤s7；若否，返回步骤s1；
9、s7、根据所述位姿数据，对所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行坐标转换，分别得到世界地图文本平面和世界地图特征点；
10、s8、基于所述配电房特征点数据到所述配电房文本平面数据的距离误差、以及所述配电房文本平面数据和所述曼哈顿平面数据的夹角误差构建轨道机器人位姿约束，并根据所述轨道机器人位姿约束构建配电房三维地图。
11、更进一步地，所述配电房图像为rgb-d深度图像或双目立体图像。
12、更进一步地，步骤s3中，根据不同帧的所述配电房图像对应的所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配的方法，具体为：
13、设置预设第一阈值，基于所述配电房特征点数据中特征点的质心和协方差分布，计算所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据之间的马氏距离，若计算得到的马氏距离小于所述预设第一阈值，则将所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配绑定。
14、更进一步地，定义所述配电房特征点数据中特征点的质心和协方差分布分别c、s，n为当前特征点数量，xi、yi、zi分别为特征点i在三维坐标系中的x轴、y轴、z轴坐标，所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据之间的马氏距离为d，其满足以下关系式：
15、c＝(cx，cy，cz) (1)；
16、
17、
18、更进一步地，步骤s5中，将当前帧的中的所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据进行匹配的方法，具体为：
19、设置第二预设阈值，将所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据各自所在平面进行比较，若平面之间夹角小于所述第二预设阈值，则将所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据进行匹配绑定。
20、更进一步地，步骤s8中，基于所述配电房特征点数据到所述配电房文本平面数据的距离误差、以及所述配电房文本平面数据和所述曼哈顿平面数据的夹角误差构建的轨道机器人位姿约束为非线性优化残差，其满足以下关系式：
21、etextplane＝ntwcpc-d (4)；
22、
23、
24、其中，ereproj为重投影误差，etextplane为点到文本平面距离误差，eplane为配电房文本平面与曼哈顿平面夹角误差；
25、关系式(4)中，n为配电房文本平面法向量，twc为相机到世界坐标系的位姿变换，pc为配电房特征点，d为配电房文本平面参数；
26、关系式(5)中，nmw为曼哈顿世界平面的法向量，r为相机到世界坐标系的旋转矩阵，ntext为配电房文本平面的法向量。
27、更进一步地，所述预设位姿跟踪方法为pnp方法或者恒速模型方法。
28、第二方面，本专利技术还提供一种配电房轨道机器人的定位与建图系统，包括：
29、数据采集模块，用于通过轨道机器人采集配电房图像，并根据所述配电房图像进行ocr文本检测，得到配电房文本平面数据；
30、特征检测模块，用于对所述配电房图像进行特征检测，得到配电房特征点数据；
31、特征匹配模块，用于根据不同帧的所述配电房图像对应的所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配；
32、曼哈顿检测模块，用于对所述配电房图像按照曼哈顿世界假设进行识别，提取配电房环境中的曼哈顿平面数据；
33、曼哈顿匹配模块，用于将当前帧的中的所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据进行匹配；
34、位姿跟踪模块，用于基于预设位姿跟踪方法对所述轨道机器人进行位姿跟踪，得到位姿数据，并基于所述位姿数据判断所述轨道机器人采集的所述配电房图像是否为关键帧，若是，执行步骤；
35、数据转换模块，用于根据所述位姿数据，对所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行坐标转换，分别得到世界地图文本平面和世界地图特征点；
36、建图模块，用于基于所述配电房特征点数据到所述配电房文本平面数据的距离误差、以及所述配本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，所述配电房图像为RGB-D深度图像或双目立体图像。
3.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，步骤S3中，根据不同帧的所述配电房图像对应的所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配的方法，具体为：
4.根据权利要求3所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，定义所述配电房特征点数据中特征点的质心和协方差分布分别C、S，N为当前特征点数量，xi、yi、zi分别为特征点i在三维坐标系中的x轴、y轴、z轴坐标，所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据之间的马氏距离为D，其满足以下关系式：
5.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，步骤S5中，将当前帧的中的所述配电房文本平面数据与所述曼哈顿平面数据进行匹配的方法，具体为：
6.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，步骤S8中，基于所述
7.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，所述预设位姿跟踪方法为PnP方法或者恒速模型方法。
8.一种配电房轨道机器人的定位与建图系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，所述配电房图像为rgb-d深度图像或双目立体图像。
3.根据权利要求1所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，步骤s3中，根据不同帧的所述配电房图像对应的所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据进行匹配的方法，具体为：
4.根据权利要求3所述的配电房轨道机器人的定位与建图方法，其特征在于，定义所述配电房特征点数据中特征点的质心和协方差分布分别c、s，n为当前特征点数量，xi、yi、zi分别为特征点i在三维坐标系中的x轴、y轴、z轴坐标，所述配电房文本平面数据和所述配电房特征点数据之间的马氏...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶子弘，王俊丰，张研晋，
申请(专利权)人：广东科凯达智能机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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