[发明专利]一种面向四足机器人的室内环境感知方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种面向四足机器人的室内环境感知方法、装置、设备及存储介质，包括：利用安装于四足机器人上的RGB‑D相机采集室内环境中各采集点的RGB图和深度图像；基于RGB图像进行点特征的提取与匹配，得到相邻两帧图像的点特征匹配集；基于深度图进行平面特征的提取与匹配，得到相邻两帧点云的平面特征全匹配集；基于点特征匹配集与平面特征全匹配集间的几何特征约束及平面特征间的几何特征约束，对平面特征全匹配集进行两次筛选，得到目标平面特征匹配集；根据目标平面特征匹配集进行运动求解，利用得到的变换矩阵拼接相邻两帧点云，构建室内环境地图。本发明所提供的方法、装置、设备及存储介质，保证了SLAM算法在缺少特征点的情况下的精度。

技术领域

本发明涉及移动机器人视觉技术领域，特别是涉及一种面向四足机器人的室内环境感知方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着机械、材料、计算机和控制科学的不断发展，近些年来机器人技术已经取得了长足进步，逐渐在家庭娱乐、工业自动化、军事行动以及危险环境下搜索营救工作中扮演着越来越重要的角色。相对于固定基座的移动机器人更是得到前所未有的重视，目前移动机器人大致分为以下几种类型：轮式机器人、履带机器人、球形机器人及足式机器人。前三种机器人一般应用于相对简单的平坦路面环境，对于复杂崎岖地形环境无能为力。大部分应用如搜索、营救等危险工作，环境通常较为复杂，足式机器人不仅可以通过灵活的调整姿态规避障碍物，亦可采用跨越的方式通过支撑不连续的地形。因此对足式机器人的研究一直是移动机器人研究领域的热点。

四足机器人在移动方式上具有独特的优势，能适应更多复杂的工作场景，同时也意味着要想实现四足机器人在复杂环境中的移动，需要考虑的因素更多，即便是结构较为简单的人造室内环境，也并非全部是平整地面与规则障碍物，还存在不同形状的障碍物与难以通过的地面区域，周期性步态规划落足点处的地形可能不利于机器人的稳定，因此根据环境信息在合适区域内选择落足点并根据落足点地形规划机器人运动可以有效地提高四足机器人运动的稳定性。要想实现四足机器人在陌生环境中选定路径、绕过障碍物、实现自主移动，机器人必须依靠自身搭载的传感器，实现感知外部环境并在环境中实现自定位的功能。四足机器人的传感器包含内部传感器及外部传感器，其中惯性传感器、关节角度传感器等内部传感器由于累计误差的原因无法实现机器人的准确定位，实现四足机器人的定位与建图的关键传感器一般为相机或者激光雷达等外部传感器。考虑到三维激光雷达的昂贵价格，研究基于视觉的机器人定位和地图构建算法意义重大。

同步定位与建图(simultaneous localization and mapping，简称SLAM)，可以描述为机器人在没有任何环境先验信息且自身的位姿也不确定的情况下，基于机器人的内、外部传感器，在机器人的移动过程中不断的估计自身位姿与感知外界环境，并逐步构建环境地图的过程。现有的特征法SLAM中，点特征容易受到光线与阴影的影响，线特征容易受到端点检测的影响，平面特征的鲁棒性虽然高但是特征数较少。在纹理弱的简单室内环境下，ORB特征点较少，基于视觉特征点的现有SLAM算法的估计轨迹与相机真实轨迹存在较大误差，算法精度较低。

综上所述可以看出，在室内环境缺少特征点情况下，如何提高SLAM算法估计轨迹与构建地图的精度是目前有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种面向四足机器人的室内环境感知方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中基于视觉特征点的SLAM算法在简单室内环境下算法精度较低的问题。