[发明专利]一种基于全景相机下直线特征的室内移动机器人导航方法

权利要求书

1.一种基于全景相机下直线特征的室内移动机器人导航方法，其特征在于，所述方法为包括以下步骤：

S1：建立移动机器人活动区域的空间坐标系，所述移动机器人上设有全景相机，

S2：利用全景相机采集t时刻移动机器人活动区域的图像，

S3：识别S2获得图像中的环境图像特征，并获得移动机器人在运动过程中该环境图像特征的实时成像位置，根据实时成像位置获得移动机器人在空间坐标系中任意位姿下的目标图像特征s；

S4：根据机器人期望位姿下的环境信息得到期望的图像特征s^*、并计算图像特征的偏差Δs＝s-s^*，

S5：判断是否满足Δsδ，其中δ为预设偏差阈值，

是则移动机器人已经达到理想位姿，结束移动机器人的导航，否则执行S6，

S6：利用目标图像特征s构建t时刻的雅可比矩阵；

S7：根据偏差值Δs和t时刻的雅可比矩阵，结合机器人运动参数，获得移动机器人的角速度，利用该角速度控制移动机器人运动，

S8：使t＝t+1，返回S2；

S3中所述目标图像特征为：全景相机采集图像中的曲线相对于投影中心的极线直线特征，

所述曲线为移动机器人实际活动区域中的直线在全景相机成像中所形成的曲线，

所述直线为移动机器人实际活动区域中稳定的、能够被相机提取的直线；

环境图像特征的表达式为：

投影中心的表达式为：

目标图像特征的直线表达式为：

目标图像特征的直线极坐标形式为：s＝(ρ_m,θ_m)，

上述公式中，γ为全景相机镜头中轴线与水平方向的夹角，n_x、n_y和n_z分别为空间坐标系下方向向量的x轴分量、y轴分量和z轴分量，ξ为相机内参相关量，c_x和c_y分别为投影中心的纵坐标和纵坐标，ρ_m和θ_m分别为目标图像特征直线极坐标的极径和极角；

S6中所述的雅可比矩阵L_s的表达式如下：

其中，

h为全景相机与地面之间的距离，ρ_m和θ_m分别为目标图像特征直线极坐标的极径和极角，γ为全景相机镜头中轴线与水平方向的夹角；

S7具体步骤如下：

将雅可比矩阵L_s与机器人运动参数结合，获得雅可比矩阵的定义形式：

对上式进一步改写：

则有移动机器人的角速度

其中，为变换矩阵，τ＝[v,ω]^T为运动参数，为目标图像运动特征，v为机器人线速度，λ为机器人控制器的比例参数，e为目标图像特征量的误差，γ为全景相机镜头中轴线与水平方向的夹角，ρ_m和θ_m分别为目标图像特征直线极坐标的极径和极角，h为全景相机与地面之间的距离，l为相机在机器人坐标系下x轴方向的偏置，w为相机在机器人坐标系下y轴方向的偏置，和分别为雅可比矩阵的极径参量和极角参量，