[发明专利]一种多个轮式机器人行走的室内视觉定位方法

说明书

本发明公开了一种多个轮式机器人行走的室内视觉定位方法，包括在室内周边设置与监控服务器连接的可见光摄像头，可见光摄像头视角覆盖机器人行走全部区域，监控服务器通过可见光摄像头获取机器人的行走轨迹，向机器人发送导航坐标，调整可见光的摄像头的焦距、视角参数并在后续的操作中维持不变，所述方法包括区域坐标标定、对多个机器人握手并分割多个机器人跟踪视频和对机器人行走跟踪；本发明的“GMM+KCF”视频跟踪算法，在继承传统KCF算法运行高效特点的同时，利用GMM算法进行在线模板更新，有效地克服了传统KCF算法无法适应的WMR成像大小随距离变化而变化所导致的跟踪丢失问题，在兼顾快速性的同时保证了视频跟踪的准确度。

技术领域

本发明涉及室内导航，具体涉及一种多个轮式机器人行走的室内视觉定位方法。

背景技术

室内轮式移动机器人作为移动服务机器人的一种，由于其结构简单、运动平稳、技术成熟等众多优点，显示出了极其广泛的应用前景和发展优势，并且随着科技的进步和人类需求的日益增长，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。

实现室内轮式移动机器人智能化的条件之一就是实现机器人自主运动或者称之为自主导航。一般而言，室内机器人导航/导引有如下几种方法：1.电磁/色带导航；2.激光导航；3.RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)导航；4.惯性导航；5.地磁导航；6.视觉导航。其中电磁/色带导航方法由于需要预先铺设信标(例如电磁导航手段需要在地下埋设金属线，并在金属线加载导引频率)，这种方式安装复杂，难以扩展，且无法满足复杂路径的要求。激光导航的缺点是制造成本高，对环境要求较为苛刻。RFID导航(如WIFI定位，蓝牙定位，GPS等)也需要预先铺设发射基站，且导航可靠性较差，精度较低。惯性导航仅可以满足短时间内的导航精度要求，无法完成长时间准确的导航定位。地磁导航在室外具有较高精度，但受限于室内复杂/多变的电磁环境，地磁导航无法在室内环境实现准确导航。

与上述方法相比，视觉导航方法因为成本可控，不需要预先铺设辅助设备，受环境影响有限等特点，而成为目前的主流WMR(Wheeled MobileRobot，轮式移动机器人)导航算法。现有的视觉导航算法一般都是将视觉量测设备安装在WMR上，利用SLAM(simultaneouslocalization and mapping，即时定位与地图构建)技术实现导航定位。这种方法在环境特征丰富且相对稳定、仅有一辆WMR的情况下可以取得满意的效果，但是当同时存在多个WMR的情况下，这种方法的导航效果就会大打折扣。而随着多智能体协同技术的蓬勃发展，多WMR协同完成任务已经成为了时代发展的必然选择，而多WMR协同完成任务的基础便是实现多WMR的准确定位。

发明内容

本发明提出一种多个轮式机器人行走的室内视觉定位方法，可以对室内场景下的多轮式机器人行走进行导航定位，通过在环境中架设已经标定好的可见光摄像头，利用运动物体检测+视频跟踪的方法实现多轮式机器人行走进行的轨迹追踪，将捕捉到轮式机器人行走进行的图像信息利用摄像头标定参数转换至导航坐标系从而实现多轮式机器人行走进行的定位。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种多个轮式机器人行走的室内视觉定位方法，包括在室内周边设置与监控服务器连接的可见光摄像头，可见光摄像头视角覆盖机器人行走全部区域，监控服务器通过可见光摄像头获取机器人的行走轨迹，向机器人发送导航坐标，调整可见光的摄像头的焦距、视角参数并在后续的操作中维持不变，首先对区域坐标标定，对多个机器人握手并分割多个机器人跟踪视频，然后对机器人行走进行跟踪；其中：

所述对机器人行走进行跟踪步骤包括：

a.确定跟踪帧视频中被跟踪机器人位置，建立初始目标跟踪框；

b.利用KCF算法进行视频目标跟踪；