[发明专利]机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统

说明书

本发明涉及机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统，该方法采用RGB‑D深度相机采集机器人运动前方曲面的彩色图像和深度图像信息，通过特征匹配的方法计算机器人旋转矩阵和位移；同时采用惯性测量单元IMU的三轴加速度数据优化机器人的俯仰角和横滚角，利用特征点的重投影误差修正机器人的航向角和平移向量，拼接由深度图像获取的机器人运动曲面点云；根据机器人与曲面点云的位置约束和惯性测量单元IMU误差最小化约束对位置和姿态进行非线性优化，获取最终位姿信息；将关键帧中特征点制成词典，用于回环检测。本发明能够对机器人曲面运动进行位置定位和姿态定位，系统结构简单，定位精度高，能够长时间可靠工作。

技术领域

本发明涉及一种计算机视觉技术，具体涉及机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统。

背景技术

随着机器人技术的飞速发展，工业移动机器人得到广泛使用。爬壁机器人作为工业移动机器人的一种，通过磁吸附或气压吸附在大型结构件或设备表面进行代替人工进行作业。自主位置定位和姿态定位是爬壁机器人实现自动或半自动工作的基础条件。

在封闭空间、周围环境存在强磁场干扰及缺乏典型的结构化特征的工作环境下，GPS信号难以接收，磁强计容易受到周围磁场干扰，机器人驱动轮打滑也限制了测程法的应用。单一导航系统很难同时满足各种环境的导航要求。因此通过把具有不同特点的两种或以上的设备组合在一起构成一个综合系统，能充分发挥各自的优势达到整体性能最佳。视觉传感器和惯性传感器组合的方式具有价格低、结构简单、信息量丰富等优势得到关注和应用。现有的视觉惯性定位方法中，当采用单目相机作为视觉传感器时，需要在亮度不变假设的前提下应用光流法获取运动参数，受周围环境光照影响较大；当采用双目相机作为视觉传感器时，采用三角法计算和优化特征点的三维坐标，对特征点的数量和可识别度要求高，大型设备或结构件表面特征点相似度较高，容易出现误匹配；当采用RGB-D(深度图像)深度相机作为视觉传感器时，中国专利文献CN201711077826公开了一种基于视觉惯导信息融合的定位方法及系统采用harris角点计算描述子作为特征点，但是舍弃了非harris角点的深度信息，在曲面运动的位置定位中误差较大，损失信息较多。

发明内容

本发明的目的是提供一种机器人曲面运动定位方法及其运动定位系统，使其实现具有结构简单，抗干扰能力强，定位精度高等优点，从而进一步提升机器人自主定位水平。

本发明的技术方案如下：

机器人曲面运动定位方法，所述方法包括如下步骤：

1)建立机器人曲面运动定位系统，定义坐标系：机器人曲面运动定位系统包括机器人，所述机器人上设置有RGB-D相机、惯性测量单元IMU、吸附装置和运动机构，所述吸附装置用于使机器人吸附在物体表面，所述运动机构用于驱动机器人运动；

所述坐标系包括空间惯性坐标系、RGB-D相机坐标系、惯性测量单元IMU坐标系、机器人坐标系；

对RGB-D相机的彩色图像与深度图像进行配准；

2)机器人运动，同时通过固联在机器人前方的RGB-D相机实时采集物体表面的彩色图像和深度图像，通过配备的惯性测量单元IMU采集机器人在曲面上运动的三轴角速度Ω^k(ω_x,ω_y,ω_z)和三轴加速度A^k(a_x,a_y,a_z)；

3)在步骤2)中采集的彩色图像中利用ORB特征提取方法提取特征点，采用BRIEF算法计算描述子，利用最近邻搜索方法完成特征匹配，计算出空间惯性坐标系下机器人的旋转矩阵和平移向量