[发明专利]基于全局地图的机器人导航方法及用该方法导航的机器人

权利要求书

1.一种基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，包括：

S1、使机器人拍摄室内天花板和墙壁区域的视频，提取所述视频中各帧图像的畸变特征；

S2、采用基于内容的图像匹配方法，根据所述图像畸变特征对拍摄的视频各帧图像进行匹配，并根据匹配结果提取关键帧序列，然后将相邻位置的关键帧重叠相连，构建全局地图；

S3、采用所述基于内容的图像匹配方法，将机器人实时视觉图像与所述全局地图中的关键帧匹配，找出和机器人当前视觉图像最相似的关键帧，实时求取机器人的全局位置，实现机器人导航。

2.根据权利要求1所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，所述基于内容的图像匹配方法包括：

根据所述图像畸变特征对待匹配的两帧图像提取重叠区，判断两帧图像的相似性。

3.根据权利要求2所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，所述重叠区是将两帧图像通过平移和旋转，调整到相同的拍摄位置和拍摄角度后，提取所述两帧画面的重叠区。

4.根据权利要求2所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，所述基于内容的图像匹配包括在提取重叠区前进行检测和剔除误匹配特征点，所述检测和剔除误匹配特征点是根据机器人正视区域的特征点连线在不同图像中的距离长度不变，剔除掉其他区域的特征点。

5.根据权利要求2所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，所述基于内容的图像匹配方法还包括：

对所述待匹配的两帧图像中的第一帧图像的重叠区，基于子块分解匹配进行重叠区重建，形成重建重叠区；

将所述重建重叠区与第二帧图像的所述重叠区对比，分析相似度。

6.根据权利要求5所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，所述子块分解匹配是将所述第一帧图像的所述重叠区分解为数个子块，将与所述第二帧图像具有相同特征的子块，按照所述第二帧图像中的位置进行平移，形成所述重建重叠区。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在提取关键帧时，

判断各帧图像与前一关键帧的相似度达到预先设定值后自动提取；

或者，经判断后续各帧图像与前一关键帧的相似度都大于预先设定值，且后续各帧中的最后一帧与前一关键帧之间间隔的帧数量达到预先设定值，则自动提取所述后续各帧中的最后一帧作为关键帧。

8.根据权利要求7所述的基于全局地图的机器人导航方法，其特征在于，在所述步骤S2中在提取关键帧时：

将第一帧视频直接作为第一幅关键帧；

将第n个关键帧与后续20秒内视频逐帧采用基于图像内容的匹配方法进行匹配，解算它们与该关键帧的内容相似度；找出相似度最大值对应的视频帧，并向后找到相似度降到50％的视频帧作为第n+1个关键帧；

或者，若第n个关键帧与后续20秒内视频的帧相似度都大于50％，则取所述后续20秒内视频的最后一帧作为第n+1个关键帧。