[发明专利]一种可移动设备位置的确定方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种可移动设备位置的确定方法、装置及电子设备，该方法包括：获取图像采集设备采集的目标图像；将目标图像划分为多个图像区域并进行图像特征提取；从提取的图像特征中选取数量满足预设条件的图像特征；将所选取的图像特征与预先构建的特征词典中存储的图像特征进行匹配，确定所选取的图像特征对应的目标关键帧；根据目标关键帧以及预先记录的各关键帧与位置的对应关系，确定可移动设备的位置。由于本方案是将目标图像划分为多个图像区域后，再从有效图像区域中提取数量不大于第一预设阈值的图像特征，可以保证在目标图像和/或关键帧中存在非固定物体时，也能准确确定设备位置，提高设备位置确定的准确率。

技术领域

本发明涉及设备定位技术领域，特别是涉及一种可移动设备位置的确定方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，很多可移动设备在运动过程中需要进行定位，也就是确定自身所在位置。例如各种可移动的机器人，包括扫地机器人、运输机器人、服务机器人等等。当这些机器人在运动过程中因为遮挡、断电等原因丢失了自身的坐标时，便需要进行位置的确定。

这些可移动设备一般安装有图像采集设备，可以通过图像采集设备获取环境图像，进而进行基于视觉的位置确定。为了实现基于视觉的位置确定，一般预先针对可移动设备的移动范围建立地图，可移动设备在该地图范围内运动，在运动过程中，每隔预设距离获取图像采集设备采集的环境图像，作为一关键帧，这样，可移动设备在该地图范围内运动完成后，可以获取多个关键帧以及其对应的位置。然后对这些关键帧进行特征提取，可以采用SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)、ORB(Oriented FASTand Rotated BRIEF，快速特征提取)等特征提取方式，再通过RANSAC(random sampleconsensus，随机抽样一致算法)等算法去除一些错误的图像特征，将这些处理过的关键帧的图像特征对应于关键帧存储在一个词典里，可以称为特征词典。并记录每个关键帧与采集该关键帧时可移动设备所在位置的对应关系。

这样，当可移动设备在工作时需要进行位置确定时，可以获取当前时刻图像采集设备采集的当前图像，然后提取当前图像的图像特征，将该图像特征与特征词典中存储的图像特征进行匹配，以找到最接近的两个关键帧，那么可移动设备的当前时刻的位置就应该在这两个关键帧对应的位置之间，进而可以通过插值算法确定当前时刻可移动设备的位置。

由于在对当前图像及关键帧进行特征提取时，均是对整张图像进行提取，然后选取图像特征最为丰富的一部分图像区域对应的图像特征，那么，在关键帧中存在图像特征比较丰富的非固定物体时，特征词典中存储的图像特征可能全部是基于这个非固定物体的，如果采集当前时刻图像时，这个非固定物体不在了或位置移动了，或者，当前图像中突然出现图像特征比较丰富的非固定物体时，提取的当前图像的图像特征就会基本全部基于该非固定物体，但是关键帧中并不存在该非固定物体，特征词典中也就不会存储该非固定物体的图像特征，那么在这些情况下，可移动设备的位置确定的准确率均会很低，甚至无法确定。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种可移动设备位置的确定方法、装置及电子设备，以提高可移动设备的位置确定的准确率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种可移动设备位置的确定方法，所述方法包括：

获取图像采集设备采集的目标图像；

将所述目标图像划分为多个图像区域，针对每个图像区域进行图像特征提取；

针对每个有效图像区域，从提取的图像特征中选取数量满足预设条件的图像特征，其中，所述有效图像区域为多个图像区域中图像特征数量大于0的图像区域；所述预设条件为至少一个，且不大于第一预设阈值；