[发明专利]一种复杂环境下的视觉定位方法

权利要求书

1.一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，包括对机器人的位置进行远距离左右校准和近距离左右校准；

所述远距离左右校准包括以下步骤：目标检测，对摄像头采集的图像进行图形边缘提取、小轮廓去除和图像形态学处理三个步骤用于获取各轮廓区域内的原始图像；

图形相似度对比，使用图像哈希算法将各轮廓区域内的原始图像与表面模板图像相对比，找出相似度最高的轮廓作为最终匹配结果；

位置偏差计算，将最终匹配结果与模板图像对比得到机器人实际位置与模板位置的位置偏差；

所述近距离左右校准包括：图像预处理和直线检测，所述直线检测采用LSD直线段检测算法，对图像预处理获得的图像进行部分修改，得到机器人的精准位置；

所述LSD直线段检测算法具体包括：高斯模糊下采样、梯度计算、梯度排序、设定梯度阈值、区域增长、矩形逼近、对齐点密度和噪声矩形计算。

2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述图形边缘检测使用Canny算子检测图像边缘，检测步骤包括高斯模糊平滑图像、图像梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理四个步骤。

3.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述小轮廓去除包括提取图像内所有轮廓、设定面积阈值与比例阈值和获取噪声轮廓。

4.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述图像形态学处理包括使用闭操作来清除灰度图像，保留大矩形轮廓。

5.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述图像哈希算法包括图像哈希计算、汉明距离计算两个步骤。

6.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述位置偏差计算包括计算像素与实际距离比例和计算偏差值两步骤。

7.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的视觉定位方法，其特征在于，所述图像预处理包括图像剪切、灰度化和形态学处理操作三个步骤。