[发明专利]基于图形码的定位方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提供了基于图形码的定位方法、装置、电子设备和存储介质，用以降低解码难度，提高解码效率和定位成功率，该方法包括：获取实时图像中的N层边界结构和预设特征点；基于所述N层边界结构，确定所述实时图像的码值数据；基于所述预设特征点在图像采集装置中的第一图像坐标、在所述实时图像中的第二图像坐标以及所述图像采集装置的内部参数确定位姿转换矩阵；基于所述位姿转换矩阵和所述码值数据，确定所述图像采集装置在地图坐标系中的位置坐标。

技术领域

本公开涉及机器人定位技术领域，具体而言，涉及一种基于图形码的定位方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

当前工业二维码识别领域，机器人利用视觉标记定位ArUco二维码进行定位，机器人识别二维码边框确定角点，而后对二维码内部进行分割来识别解码，并根据角点解算出机器人与二维码的相对位置。

但是基于二维码内部分割来进行的识别解码，受到二维码边框的影响很大，在距离较远或者相机与二维码夹角较小的情况下，二维码边框由于像素限制，经常会使边界检测算法产生一两个像素偏差，影响对分割后区域的码值计算，导致识别完全失败，降低了基于二维码进行定位的成功率。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例至少提供一种基于图形码的定位方法、装置、电子设备和存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种基于图形码的定位方法，包括：

获取实时图像中N层边界结构和预设特征点；其中，N为大于1的整数；

基于所述N层边界结构，确定所述实时图像的码值数据；基于所述预设特征点在图像采集装置中的第一图像坐标、在所述实时图像中的第二图像坐标以及所述图像采集装置的内部参数确定位姿转换矩阵；

基于所述位姿转换矩阵和所述码值数据，确定所述图像采集装置在地图坐标系中的位置坐标。

在一种可能的实施方式中，获取实时图像中的N层边界结构和预设特征点，包括：对所述实时图像进行边界检测，得到所述实时图像的第一层边界结构；根据所述第一层边界结构拟合得到所述实时图像的预设特征点；对所述第一层边界结构内包含的图像进行边界检测得到所述第一层边界结构内所包含的N-1层边界结构。

在一种可能的实施方式中，获取实时图像中的N层边界结构和预设特征点之前，还包括：对目标图像进行图像采集得到的实时图像进行二值化处理，得到所述实时图像对应的二值化图像；以及对所述实时图像进行边界检测，得到所述实时图像的第一层边界结构，具体包括：对目标图像进行图像采集得到的实时图像对应的二值化图像进行边界检测，得到所述实时图像的第一层边界结构。

在一种可能的实施方式中，基于所述N层边界结构，确定所述实时图像的码值数据，包括：统计第二层边界结构的数量，并根据第二层边界结构的数量确定码值数据的位数；根据第N层边界结构的数量确定所述码值数据每一位的数值。

在一种可能的实施方式中，根据第N层边界结构的数量确定所述码值数据每一位的数值之后，还包括：检测所述码值数据是否属于码值字典，在所述码值数据属于码值字典的情况下，根据所述第一层边界结构内包含的目标边界结构进行图案形状拟合，所述目标边界结构至少包括第二层边界结构；判断拟合得到的图案形状是否为第一预设图案形状；或者在所述目标边界结构形成的封闭形状为圆形的情况下，判断拟合得到的图案形状的长短轴比是否在第一预设阈值范围内；或者在所述目标边界结构形成的封闭形状为矩形的情况下，判断拟合得到的图案形状的相邻角点之间的距离与第一预设距离之间的差值是否在第二预设阈值范围内；或者判断拟合得到的图案形状的长宽比与第一预设长宽比之间的差值是否在第三预设阈值范围内；在判断结果为是的情况下，执行根据所述预设特征点在图像采集装置中的第一图像坐标、在所述实时图像中的第二图像坐标以及所述图像采集装置的内部参数确定位姿转移矩阵的步骤。