[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

说明书

本发明公开了一种基于全局地图的导航方法和应用该方法进行导航的机器人，所述方法包括步骤：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图像畸变特征；S2、基于内容的图像匹配方法，利用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，并将相邻位置的关键帧重叠相连，构建全局地图；S3、根据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。本发明能够实现机器人的自主导航定位，有效的消除机器人导航中易出现的“绑架问题”和“相似物体干扰”等问题。

技术领域

本发明涉及机器人导航与定位等领域，更具体地，涉及一种基于全局地图的导航方法以及使用该方法导航的机器人。

背景技术

理想的室内服务机器人应能在整栋建筑内自主规划行走路线、自主导航定位，准确穿梭于多个屋子和走廊之间，为人类提供各种服务。实现这一目标的前提是机器人要存储一张完整的室内地图，而且最好是由机器人自主建立的。

对于这一领域，主要有局部地图定位和全局地图定位两种。局部地图定位主要是基于室内特征信息构建地图，如同时定位与建图技术(Simultaneous Localization AndMapping，SLAM)。其中视觉的V-SLAM应用最为广泛，最新的研究包括ORB SLAM、dense SLAM、semi-dense SLAM、LSD SLAM和CV-SLAM等，采用新型orb特征、3D建模等技术大幅提升算法的性能。室内天花板等高的特性也被充分利用，CV-SLAM通过摄像头正对天花板提取特征，比一般的SLAM更加有效、便利。已广泛应用在Dyson、三星、LG等知名的自主导航扫地机器人产品中。

建立全局地图的主要目标是从机器人自主拍摄的室内环境视频中提取数量尽可能少、但又能建立相互位置联系的关键帧序列。通过与该关键帧序列匹配、挑选出与当前视觉图像最相似的关键帧，可实现对机器人的室内全局位置进行定位。常用方法包括三种：基于时间域、空间域、和帧内容变化的关键帧探测。其中基于帧内容变化的关键帧探测方法更加有效，可采用像素法、全局直方图法、局部直方图法、特征匹配法、BoW等多种方法实现。

局部地图定位易出现“绑架问题”和“相似物体干扰”等问题。机器人位置突然被移动时，如滑动或误碰撞，造成先前的定位信息都失效，无法继续自主定位，其表征就像机器人“被绑架”。当机器人在多个屋子和走廊之间穿梭时，不同屋子中相似物体上的特征点极易被混淆，机器人极易被误匹配导致定位错误，而且相似物体在室内通常十分显眼、也非常多。

使用全局地图定位时，若使用基于时间域或空间域的关键帧探测方法，机器人停车或非匀速运动时，按照时间提取的关键帧冗余或不连续性的可能性然很大。机器人打转、发生侧移或打滑时，也无法准确地度量自己的空间运动，提取的关键帧误差也很大。而目前基于帧内容变化的关键帧探测方法，大多仍只利用了物体的颜色统计特征、特征点信息，对物体的布局和形状信息没有充分应用，同时机器人视觉还会因拍摄角度和位置造成图像畸变、对内容信息形成干扰。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明提出一种基于全局地图的机器人导航方法以及应用该方法导航的机器人，充分利用室内各种物体的布局和形状信息，从机器人拍摄到的视频中自动提取出空间间距很大、但又保持一定重合的关键帧序列，利用提取的关键帧序列建立建筑物内的全局地图，然后机器人通过该地图可实时解算自己的位置坐标，从而实现机器人的定位和导航。

(二)技术方案

本发明技术方案如下：

本发明提供了一种基于全局地图的机器人导航方法，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图像畸变特征；