[发明专利]视觉导航方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种视觉导航方法，其特征在于：所述视觉导航方法包括如下步骤：

获取寻物信息；

基于深度摄像机获取像素图像集合和深度图像集合；

根据三维房间数据库、所述寻物信息、所述像素图像集合和所述深度图像集合、确定所述移动机器人查找到所述待寻物体时的导航路线，以及根据所述导航路线驱动所述移动机器人移动至所述待寻物体所在区域。

2.根据权利要求1所述的视觉导航方法，其特征在于，其中，所述像素图像集合包括第一时间像素图像、第二时间像素图像、……、第N时间像素图像；所述深度图像集合包括第一深度像素图像、第二深度像素图像、……、第N时间深度图像；所述根据三维房间数据库、所述寻物信息、所述像素图像集合和所述深度图像集合、确定所述移动机器人查找到所述待寻物体时的导航路线，以及根据所述导航路线驱动所述移动机器人移动至所述待寻物体所在区域的步骤，包括：

根据所述寻物信息确定待寻物体；

检测所述第一时间像素图像中是否有所述待寻物体；

若所述第一时间像素图像中没有所述待寻物体，则根据三维房间数据库、所述待寻物体、所述第一时间像素图像和所述第一时间深度图像确定所述移动机器人的第一移动方向和第一移动距离，并根据所述第一移动方向和所述第一移动距离驱动所述移动机器人移动；

基于深度摄像机获取第二时间像素图像和第二时间深度图像；

检测所述第二时间像素图像中是否有所述待寻物体；

若所述第二时间像素图像中没有所述待寻物体，则根据三维房间数据库、所述待寻物体、所述第二时间像素图像和所述第二时间深度图像确定所述移动机器人的第二移动方向和第二移动距离，并根据所述第二移动方向和所述第二移动距离驱动所述移动机器人移动；

以此类推，当所述第N时间像素图像中有所述待寻物体时，所述移动机器人停止移动。

3.根据权利要求2所述的视觉导航方法，其特征在于，所述根据所述寻物信息确定待寻物体的步骤包括：

将所述寻物信息输入第一长短时记忆网络模型，得到所述寻物信息中的待寻物体。

4.根据权利要求2所述的视觉导航方法，其特征在于，所述检测所述第一时间像素图像中是否有所述待寻物体的步骤，包括：

将所述待寻物体进行向量化，得到待寻物体向量；

对所述待寻物体向量进行编码；

将编码后的待寻物体向量和所述第一时间像素图像输入ResNet50网络模型中，得到所述第一时间像素图像中有所述待寻物体的物体概率；

当所述物体概率大于或等于预设概率阈值时，则判定所述第一时间像素图像中有所述待寻物体；

当所述物体概率小于预设概率阈值时，则判定所述第一时间像素图像中没有所述待寻物体。

5.根据权利要求2所述的视觉导航方法，其特征在于，所述根据三维房间数据库、所述待寻物体、所述第一时间像素图像和所述第一时间深度图像确定所述移动机器人的第一移动方向和第一移动距离，并根据所述第一移动方向和所述第一移动距离驱动所述移动机器人移动的步骤，包括：

根据所述三维房间数据库、所述第一时间像素图像和所述第一时间深度图像确定当前房间结构；

根据待寻物体和当前房间结构确定物体放置区域；

根据所述当前房间结构、所述物体放置区域和所述第一时间深度图像确定所述移动机器人的第一移动方向和第一移动距离；

根据所述第一移动方向和所述第一移动距离驱动所述移动机器人移动。

6.根据权利要求5所述的视觉导航方法，其特征在于，所述根据所述三维房间数据库、所述第一时间像素图像和所述第一时间深度图像确定当前房间结构的步骤，包括：

根据所述第一时间像素图像和所述第一时间深度图像确定当前区域结构；

根据所述当前区域结构在所述三维房间数据库中查找与所述当前区域结构相似度最高的房间结构，生成当前房间结构。

7.根据权利要求5所述的视觉导航方法，其特征在于，所述根据待寻物体和当前房间结构确定物体放置区域的步骤，包括：

根据待寻物体和当前房间结构确定放置待寻物体概率最大的区域，生成物体放置区域。