[发明专利]移动机器人的定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种确定机器人的位置的方法(即，机器人的定位方法)，更具体地讲，涉及一种使用全向图像准确地识别移动机器人的位置的移动机器人的定位方法。

背景技术

通常，全向相机适于获取全向图像(即，相机附近360°的图像)。近来，移动机器人的定位方法已经引入市场。关于定位方法，全向相机已经被安装到移动机器人，从而使用全向相机捕获的全向图像来执行机器人的定位。

上述安装到全向机器人的用于识别机器人的位置的全向相机的代表性示例在第10-160463号日本专利申请中公开，该申请通过引用包含于此。根据上述第10-160463号日本专利申请，包括移动对象的全向视域(visual view)的全向视觉传感器允许移动对象沿特定路径移动，同时全向视觉传感器使用时间序列标准模式获取移动对象附近的图像。如果移动对象沿着预定路径移动，那么全向视觉传感器获取的图像被与基于标准模式的图像进行比较。如果全向视觉传感器获取的图像与上述标准模式图像相同，那么与标准模式图像有关的位置被识别为检测结果。

然而，上述移动对象的传统定位方法仅估计移动对象的近似位置，而不是移动对象的准确位置，从而其在移动对象的定位方面存在困难。

此外，移动对象的传统定位方法使用动态编程算法作为匹配算法。而动态编程算法对误差非常敏感，从而极大地降低了定位精度。

发明内容

因此，本发明实施例的一方面在于提供一种用于正确地检测移动机器人的位置的移动机器人的定位方法。

另外的方面和/或优点将部分地在下面的描述中被阐述，部分地从该描述变得清楚，或者可通过实施本发明而得知。

根据实施例，可通过提供一种移动机器人的定位方法来实现上述和/或其它方面，所述方法包括：通过移动机器人捕获第一全向图像；确认捕获到与第一全向图像具有高相关性的第二全向图像的至少一个节点；当移动机器人到达所述至少一个节点中的捕获到与第一全向图像具有最高相关性的第二全向图像的第一节点时，确定移动机器人位于第一节点处。

所述方法还包括：当第一节点的第二全向图像与捕获到的第一全向图像之间的相关系数高于参考值时，确定移动机器人到达第一节点。

所述方法还包括：当第一节点与前一第一节点相同而且第一节点的第二全向图像与捕获到的第一全向图像之间的相关系数逐渐增大并随后减小时，确定移动机器人到达第一节点。

所述方法还包括：当第一节点的第二全向图像与捕获到的第一全向图像之间的相关系数逐渐增大并且随后不减小时，使移动机器人连续移动到第一节点。

所述方法还包括：当第一节点与前一第一节点不同时，使移动机器人移动到第一节点。

优选地，所述方法还包括：当移动机器人向第一节点移动时，通过移动机器人确定所述至少一个节点中除了第一节点之外的其余节点是否有效，其中，当有效节点的数量为“0”时，保持移动机器人的移动方向，当有效节点的数量为“1”时，移动机器人从有效节点移动到第一节点，当有效节点的数量为“2”时，移动机器人从由第一节点和两个有效节点构成的三角形的重心移动到第一节点。

所述相关性中的每个指示两个全向图像的当前线之间的相关性。

所述相关性中的每个通过相关系数来表示，可通过下面的等式计算相关系数：

ρ(τ)=Cxy(τ)Cxx(0)·Cyy(0)]]>

其中，ρ(τ)指示相关系数，τ指示旋转角，C_xy指示互相关值，C_xx和C_yy指示自相关值。

可通过快速傅立叶变换(FFT)来计算互相关值。