[发明专利]一种基于点线特征的移动机器人定位方法

说明书

本发明涉及一种基于点线特征的移动机器人定位方法，针对传统基于点特征的移动机器人定位系统在低纹理或者快速运动等情况下定位精度低的问题，本发明设计了一个基于点线特征的移动机器人定位系统，通过融合图像点特征、图像线特征信息提高移动机器人的定位精度。本发明解决了机器人定位精度低的问题，相比于基于点特征定位的方法，本发明充分利用环境中点线特征综合进行定位，使得本方法不仅适用于点特征丰富的场景，同样在点特征稀缺和纹理不良的环境中使用也可以达到较高定位精度。

技术领域

本发明涉及移动机器人自主定位技术领域，具体涉及一种使用双目相机进行移动机器人自主定位的方法。

背景技术

同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是解决机器人在未知环境中定位的关键技术。视觉SLAM系统通常利用相机与环境存在的丰富特征点完成机器人定位。但是大多数方法是将点特征作为视觉输入信息，然而在低纹理或者快速运动等复杂情况下点特征难以提取，机器人定位系统无法在图像中提取到足够数量的清晰点特征，这时会导致系统定位精度不高，甚至系统失效。

发明内容

为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种基于点线特征的移动机器人定位方法，解决移动机器人在低纹理或者快速运动等情况下定位精度低的问题，提高移动机器人定位精度和系统鲁棒性。

为达到上述发明创造目的，本发明采用如下技术方案：

一种结合点线特征的移动机器人定位方法，操作步骤如下：

a.安装设备与图像数据采集：

将双目相机传感器安装在机器人正上方，在机器人运动过程中通过双目相机拍摄图像，将图像传输到计算机进行处理；

b.对图片中的点特征和线特征进行提取与匹配：

输入图像后，对图像进行去畸变处理，然后提取和匹配图像中的点线特征；

c.计算点线特征的深度信息：

通过所述步骤b的点线特征匹配结果，计算环境中点线特征的深度信息；

d.机器人位姿计算：

通过在所述步骤c中计算的深度信息，对移动机器人运动位姿进行估算，最终实现移动机器人实时定位。

优选地，在所述的步骤a中，双目相机安装在机器人本体上，在机器人运动过程中，双目相机将采集到的图像传输到计算机中，同时计算机和机器人通过机器人操作系统ROS进行数据传输与指令发送，以此获得双目相机图像数据输入。

优选地，在所述的步骤b中，首先通过张正友标定法获得相机内参，对采集到的图片进行去除畸变处理；然后根据区域自适应ORB策略，对图像中的点特征进行提取，使得点特征的提取更加均匀，进行点特征进行提取方法分为如下步骤：

(1)区域分割：均匀分割每张图片并标记，尺寸为A×B；

(2)自适应阈值计算：检测每张图像的ORB特征，设特征的数量为n，则设置阈值T为：

(3)区域点特征提取：如果该区域检测到的特征点数量少于T，不作任何处理；否则如果特征点数量大于T，按照ORB特征的顺序选取T个最优的点特征；

然后使用BRIEF描述子对提取到的关键点进行描述，并使用快速最近邻搜索方法(FLANN)进行图像之间的特征匹配；

最后采用LSD算法提取图像中的线特征，采用LBD描述子对所提取线段进行描述，并根据制定线特征匹配策略，完成线段特征的匹配工作；

在所述的步骤b中，为了加快向量比较速度，采用的线段匹配策略规定如下：