[发明专利]一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法在审

专利信息
申请号: 202010939522.3 申请日: 2020-09-09
公开(公告)号: CN112184763A 公开(公告)日: 2021-01-05
发明(设计)人: 谢非;郭钊利;刘益剑;陆飞;梅一剑;何逸;卢毅;吴俊;章悦;汪璠 申请(专利权)人: 南京师范大学镇江创新发展研究院;南京师范大学
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/73;G06T7/80;G01C22/00
代理公司: 江苏圣典律师事务所 32237 代理人: 于瀚文;胡建华
地址: 212000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 视觉 导航 里程计 构建 方法
【说明书】:

发明提供了一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法,包括:提取图像特征点;获取物体边界框的位置;判断提取到的特征点是否在检测得到的物体边界框内,若不是,则剔除特征点;若在物体边界框内,则通过光流跟踪物体边界框内的特征点,并通过光流极线法进行动态点的判断,若物体边界框内动态点数目大于阈值,则认为该物体边界框内物体是运动的,将其中所有特征点剔除。若未超过阈值,则认为该物体边界框内物体是静止的,物体边界框内的特征点是有效特征点。根据有效特征点估算相机运动轨迹,恢复出相机旋转和平移运动,估计出相机位姿,完成视觉里程计的构建。本发明解决了动态环境下位姿估计的不准确问题,提高了定位精度。

技术领域

本发明涉及视觉导航及图像处理的技术领域,具体涉及一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法。

背景技术

机器人进入未知环境后实现定位和导航功能离不开视觉里程计,视觉里程计指通过机器视觉技术,处理分析连续视频序列帧图像以完成对移动相机的位置及姿态估计,实现导航及定位功能。传统的视觉里程计在动态环境下鲁棒性与精度较差,场景中的运动物体会造成位姿估计中特征点的误匹配,进而影响定位精度与建图的准确性,受外部环境中移动物体特征点的干扰较大。

发明内容

发明目的:为解决背景技术中存在的技术问题,本发明提出一种机器人视觉导航中视觉里程计构建方法,包括如下步骤:

步骤1,读取原始图像,通过双阈值法提取特征点并获得特征点的位置;

步骤2,通过YOLOv3算法【可参考“Redmon J,Farhadi A.YOLOv3:an incrementalimprovement[OL].[2018-04-08].”】对原始图像进行目标检测,获取物体边界框的位置;

步骤3,根据特征点的位置及物体边界框的位置,判断特征点是否在物体边界框内,剔除不在物体边界框内的特征点,获得在物体边界框内的特征点;

步骤4,对物体边界框内的特征点进行光流跟踪,获取在物体边界框内特征点的运动位置;

步骤5,根据步骤4得到的运动位置,通过光流极线法进行动态特征点的判定,判断在物体边界框内的特征点是静态特征点还是动态特征点;

步骤6,根据所述的物体边界框内的动态特征点来判断物体运动情况,当物体边界框内动态特征点的数目达到一定阈值,则判定该物体边界框内物体是运动的,剔除物体边界框内所有的特征点,获取静态物体特征点,即为有效特征点;

步骤7,根据有效特征点估算相机运动轨迹,恢复出相机旋转和平移运动,估计出相机位姿,完成视觉里程计的构建;

本发明中,步骤1包括如下步骤:

步骤1-1:在原始图像中任取二十个像素p1,p2......p20,p20表示选取的第20个像素,分别检测出它们的亮度Ip1,Ip2......Ip20,设定阈值Tp1

Ipi为所取的第i个像素点的亮度,i取值为1~20;

步骤1-2:在原始图像上任意选取像素p,检测出它的亮度Ip,设定阈值Tp2,Tp2为Ip的20%;

步骤1-3:以像素p为中心选取半径为3的圆上16个像素点;

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