[发明专利]机器人视觉图像的特征提取方法、装置、机器人及介质

权利要求书

1.一种机器人视觉图像的特征提取方法，其特征在于，包括：

通过预设在机器人上的视觉传感器采集图像数据，并通过预设在所述机器人上的惯性传感器采集角速度数据；

根据所述角速度数据计算所述图像数据中的各帧图像之间的相对位姿；

提取所述图像数据中的第1帧图像的各个特征点；

根据第k帧图像与第k+1帧图像之间的相对位姿计算所述第k帧图像的各个特征点在所述第k+1帧图像中的投影位置，其中，k≥1；

在所述第k+1帧图像中的投影位置搜索各个特征点，并根据搜索到的特征点进行同步定位与建图。

2.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据所述角速度数据计算所述图像数据中的各帧图像之间的相对位姿包括：

选取在第一时刻与第二时刻之间采集的第k组角速度数据，所述第一时刻为采集所述第k帧图像的时刻，所述第二时刻为采集所述第k+1帧图像的时刻；

对所述第k组角速度数据进行积分计算，得到所述第k帧图像与所述第k+1帧图像之间的相对位姿。

3.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据第k帧图像与第k+1帧图像之间的相对位姿计算所述第k帧图像的各个特征点在所述第k+1帧图像中的投影位置包括：

将所述第k帧图像的各个特征点的二维坐标转换为三维坐标；

根据所述第k帧图像与所述第k+1帧图像之间的相对位姿对所述第k帧图像的各个特征点的三维坐标进行旋转矩阵变换，得到所述第k帧图像的各个特征点投影在所述第k+1帧图像坐标系中的三维坐标；

将所述第k帧图像的各个特征点投影在所述第k+1帧图像坐标系中的三维坐标转换为二维坐标。

4.根据权利要求3所述的特征提取方法，其特征在于，在将所述第k帧图像的各个特征点投影在所述第k+1帧图像坐标系中的三维坐标转换为二维坐标之前，还包括：

对所述第k帧图像的各个特征点投影在所述第k+1帧图像坐标系中的三维坐标进行归一化处理，得到归一化的三维坐标；

根据所述视觉传感器的内参矩阵对所述归一化的三维坐标进行调整，得到调整后的三维坐标。

5.根据权利要求4所述的特征提取方法，其特征在于，所述将所述第k帧图像的各个特征点投影在所述第k+1帧图像坐标系中的三维坐标转换为二维坐标包括：

将调整后的三维坐标中前两个坐标轴方向上的分量组成转换后的二维坐标。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的特征提取方法，其特征在于，在所述第k+1帧图像中的投影位置搜索各个特征点之后，还包括：

统计第一特征点的数目，所述第一特征点为在所述第k+1帧图像中的投影位置搜索到的特征点；

若所述第一特征点的数目小于预设的阈值，则计算所述阈值与所述第一特征点的数目之间的差值；

在所述第k+1帧图像中提取L个第二特征点，L为所述阈值与所述第一特征点的数目之间的差值，所述第二特征点为在所述第k+1帧图像中与所述第一特征点不同的特征点。

7.一种机器人视觉图像的特征提取装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于通过预设在机器人上的视觉传感器采集图像数据，并通过预设在所述机器人上的惯性传感器采集角速度数据；

位姿计算模块，用于根据所述角速度数据计算所述图像数据中的各帧图像之间的相对位姿；

特征点提取模块，用于提取所述图像数据中的第1帧图像的各个特征点；

投影位置计算模块，用于根据第k帧图像与第k+1帧图像之间的相对位姿计算所述第k帧图像的各个特征点在所述第k+1帧图像中的投影位置，其中，k≥1；

特征点搜索模块，用于在所述第k+1帧图像中的投影位置搜索各个特征点，并根据搜索到的特征点进行同步定位与建图。