[发明专利]机器人及其库存管理方法

权利要求书

1.一种机器人的库存管理方法，其特征在于，所述库存管理方法包括：

采集待识别物体的正面图像，并根据所述正面图像提取所述待识别物体上的第一局部不变特征；

获取环境图像，对所述环境图像提取环境局部不变特征；

将所述环境局部不变特征与第一局部不变特征匹配，并将匹配的特征点映射到参考中心处得到一个有效的参考中心，并获取对应于所述有效参考中心的尺度比和参考聚类半径；

根据所述尺度比重新提取所述待识别物体的正面图像的第二局部不变特征，进而对所述环境图像与新提取的所述第二局部不变特征进行匹配并将匹配后的特征点映射至参考中心处，最后根据所述参考聚类半径聚类物体的有效参考中心。

2.根据权利要求1所述的库存管理方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算每一所述第一局部不变特征与有效参考中心的偏移向量；

存储所述正面图像、第一局部不变特征和偏移向量。

3.根据权利要求2所述的库存管理方法，其特征在于，所述将所述环境局部不变特征与第一局部不变特征匹配的步骤包括：

根据所述偏移向量将所述环境局部不变特征与第一局部不变特征匹配。

4.根据权利要求1所述的库存管理方法，其特征在于，所述将匹配的特征点映射到参考中心处得到一个有效的参考中心的步骤包括：

将匹配的特征点映射到所述参考中心处，进而通过概率密度估计得到一个有效的参考中心。

5.根据权利要求1所述的库存管理方法，其特征在于，所述重新提取所述待识别物体的正面图像的第二局部不变特征的步骤还包括：

对重新提取所述待识别物体的正面图像的第二局部不变特征进行尺度比阈值限制滤波；

所述对所述环境图像与新提取的所述第二局部不变特征进行匹配的步骤包括：

在匹配时进行近邻特征距离比阈值滤波和特征匹配尺度比阈值滤波；

对匹配的结果采用射影几何约束滤波剔除无效匹配。

6.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括：

第一采集模块，用于采集待识别物体的正面图像；

第一提取模块，用于根据所述正面图像提取所述待识别物体上的第一局部不变特征；

第二采集模块，用于获取环境图像；

第二提取模块，用于对所述环境图像提取环境局部不变特征；

第一匹配模块，用于将所述环境局部不变特征与第一局部不变特征匹配，并将匹配的特征点映射到参考中心处得到一个有效的参考中心；

第一计算模块，用于获取对应于所述有效参考中心的尺度比和参考聚类半径；

第三提取模块，用于根据所述尺度比重新提取所述待识别物体的正面图像的第二局部不变特征；

第二匹配模块，用于对所述环境图像与新提取的所述第二局部不变特征进行匹配并将匹配后的特征点映射至参考中心处；

第二计算模块，用于跟据所述参考聚类半径聚类物体的有效参考中心。

7.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述机器人进一步包括：

第三计算模块，用于计算每一所述第一局部不变特征与有效参考中心的偏移向量；

存储模块，用于存储所述正面图像、第一局部不变特征和偏移向量。

8.根据权利要求7所述的机器人，其特征在于，所述第一匹配模块具体是根据所述偏移向量将所述环境局部不变特征与第一局部不变特征匹配。

9.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述第一匹配模块具体将匹配的特征点映射到所述参考中心处，进而通过概率密度估计得到一个有效的参考中心。

10.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述机器人进一步包括：

尺度比阈值限制滤波器，用于对重新提取所述待识别物体的正面图像的第二局部不变特征进行尺度比阈值限制滤波；

近邻特征距离比阈值滤波器和特征匹配尺度比阈值滤波器，用于在匹配时分别进行近邻特征距离比阈值滤波和特征匹配尺度比阈值滤波；

射影几何约束滤波器，用于对匹配的结果采用射影几何约束滤波剔除无效匹配。