[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

说明书

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人视觉图像的特征提取方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。所述方法包括：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；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。通过本发明，达到了剔除动态物体特征点的目的，大大提高了视觉SLAM的稳定性和定位精度。

技术领域

本发明属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人视觉图像的特征提取方法、装置、机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

目前对于机器人定位导航方案，虽然基于激光的同步定位与建图(SimultaneousLocalization And Mapping，SLAM)技术使用较成熟，但是基于视觉的SLAM也有一定的优势，二者有互相融合的趋势和潜力。尤其在三维场景定位下，视觉SLAM所用传感器相比激光传感器价格低很多，且重量轻，可以用于无人机等有苛刻要求的产品中。但是，视觉SLAM对于动态物体的鲁棒性略低，当动态物体相比于静态物体的比例较大时，视觉SLAM的定位信息会产生严重的抖动，定位信息被动态物体带偏离了，导致稳定性较差、定位精度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种机器人视觉图像的特征提取方法、装置、机器人及计算机可读存储介质，以解决现有的视觉SLAM技术对于动态物体的鲁棒性略低，导致稳定性较差、定位精度较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种机器人视觉图像的特征提取方法，可以包括：

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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；