[发明专利]一种基于视觉的移动机器人定位方法

说明书

本发明提供了一种基于视觉的移动机器人定位方法，包括以下步骤：S1)采集移动机器人周围环境的图像信息；S2)获取基于光流法的移动机器人的运动轨迹，同时进行关键帧的筛选；S3)基于运动轨迹构建局部地图；S4)通过局部地图获取实时环境的下一个关键帧，提取该关键帧的特征；S5)将局部地图的三维地图点投影到当前关键帧中，计算重投影误差；S6)判断重投影误差是否大于阈值，若是，则对当前关键帧进行捆集优化，对关键帧的位姿进行修正，根据该关键帧更新局部地图，进入步骤S7，若否，则进入步骤S7；S7)判断是否继续进行定位，若是，则返回步骤S2，否则结束定位。本发明既提高计算速度以及又具有一定鲁棒性。

技术领域

本发明涉及移动机器人定位领域，尤其涉及一种基于视觉的移动机器人定位方法。

背景技术

随着移动机器人的不断发展，各行各业对于移动机器人的需求不断提高，诸如防疫机器人、清扫机器人以及巡检机器人等。其中，移动机器人的自主定位研究受到广泛关注，精确的定位也进一步满足后续的任务需求，比如路径规划、局部避障等。目前，移动机器人的定位有两大主流方法，即基于视觉的定位方法和基于激光雷达的定位方法。由于激光雷达的价格高昂而相机具有成本低廉、易于安装等优势，基于视觉的定位方法成为研究热点。

基于视觉的定位方法又可分为基于特征点法和光流法，其中光流法利用灰度不变的假设，采用光流跟踪的方法来进行定位，这种定位方法快速，在低纹理区域效果好，但是灰度不变是一个强假设，易受曝光和模糊影响。特征点法通过对图像帧提取特征、匹配来估计位姿，这种方法虽然不需要考虑灰度变化，但在特征点提取和匹配上消耗了大量时间。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于视觉的移动机器人定位方法，既提高计算速度以及又具有一定鲁棒性。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

一种基于视觉的移动机器人定位方法，包括以下步骤：

S1)采集移动机器人周围环境的图像信息；

S2)对输入的图像帧进行光流跟踪，得到基于光流法的移动机器人的运动轨迹，在图像帧进行输入的同时，进行关键帧的筛选；

S3)基于步骤S2得到的移动机器人运动轨迹构建局部地图；

S4)通过局部地图获取实时环境的下一个关键帧，并提取该关键帧的特征；

S5)将局部地图的三维地图点投影到当前关键帧中，计算重投影误差；

S6)判断重投影误差是否大于阈值，若是，则对当前关键帧进行捆集优化，对关键帧的位姿进行修正，根据该关键帧更新局部地图，进入步骤S7，若否，则直接进入步骤S7；

S7)判断是否继续进行定位，若是，则返回步骤S 2，若否，则结束定位。

优选地，所述步骤S2中在图像帧进行输入的同时，进行关键帧的筛选，具体包括以下步骤：

A1)距离上次插入关键帧至少30帧；

A2)当前帧至少跟踪到了60个点；

A3)当前帧观测到的点与上一关键帧所观测到的点重复比例小于85％。

优选地，所述步骤S4中提取关键帧的特征，具体包括以下步骤：

B1)对该关键帧进行图像网格的划分；

B2)对当前关键帧提取ORB特征；

B3)判断特征点数量，若少于1000个，则降低阈值进行提取，若多于2000个，则进行四叉树均匀化。

优选地，所述步骤B2具体包括以下步骤：