[发明专利]机器人重定位方法、装置及机器人

权利要求书

1.一种机器人重定位方法，其特征在于，包括：

获取机器人重定位开始时采集的图像；

根据预存储图像和所述图像，确定所述机器人的初始位置信息，所述预存储图像为所述机器人正常工作时采集的图像；

根据所述初始位置信息进行重定位。

2.如权利要求1所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述根据预存储图像和所述图像，确定所述机器人的初始位置信息，包括：

从所述预存储图像中确定是否存在与所述图像相匹配的目标预存储图像；

当存在所述目标预存储图像时，获取与所述目标预存储图像关联的位置信息，将所述位置信息作为所述初始位置信息；

其中，所述位置信息为表征采集所述目标预存储图像时机器人所处位置的信息。

3.如权利要求2所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述从所述预存储图像中确定是否存在与所述图像相匹配的目标预存储图像，包括：

提取所述图像的第一ORB特征；

基于所述第一ORB特征和各个所述预存储图像对应的第二ORB特征，进行图像匹配，得出匹配结果；

根据所述匹配结果判断是否存在与所述图像相匹配的目标预存储图像。

4.如权利要求2所述的机器人重定位方法，其特征在于，获取所述预存储图像和所述位置信息的过程包括：

在机器人正常工作时，获取实时采集的待存储图像，并记录采集所述待存储图像时所述机器人的位置信息；

从所述待存储图像中确定目标待存储图像；

存储所述目标待存储图像，得到所述预存储图像；

建立所述预存储图像和所述位置信息之间的关联关系。

5.如权利要求4所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述从所述待存储图像中确定目标待存储图像，包括：

计算当前待存储图像与上一目标待存储图像之间的采集时间差；

判断所述采集时间差是否大于或等于预设时间阈值；

当所述采集时间差大于或等于所述预设时间阈值时，将所述当前待存储图像作为所述目标待存储图像。

6.如权利要求4所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述从所述待存储图像中确定目标待存储图像，包括：

计算当前待存储图像与上一目标待存储图像之间相隔的图像帧数量；

判断所述图像帧数量是否大于或等于预设数量阈值；

当所述图像帧数量大于或等于所述预设数量阈值时，将所述当前待存储图像作为所述目标待存储图像。

7.如权利要求1至6任一项所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述根据所述初始位置信息进行重定位，包括：

将所述初始位置信息作为自适应蒙特卡洛定位算法的粒子滤波器的初始值，执行自适应蒙特卡洛定位算法，重新定位所述机器人的位置。

8.如权利要求7所述的机器人重定位方法，其特征在于，所述将所述初始位置信息作为自适应蒙特卡洛定位算法的粒子滤波器的初始值，执行自适应蒙特卡洛定位算法，重新定位所述机器人的位置，包括：

根据所述初始位置信息，初始化粒子群；

基于初始化后的粒子群，通过机器人运动模型模拟粒子运动，以随机生成待选位置；

通过行为测量模型确定各个粒子的重要性权重；

根据所述重要性权重进行粒子群重采样，获得重采样后的粒子群；

根据所述重采样后的粒子群，计算经验测量似然，并维持短期似然评价和长期似然评价；

获得所述机器人重新定位的位置。

9.如权利要求8所述的机器人重定位方法，其特征在于，在粒子群重采样阶段，当所述长期似然评价小于或等于所述短期似然评价时，不增加随机采样，当所述长期似然评价大于所述短期似然时，以所述长期似然评价和所述短期似然评价的比值增加随机采样。

10.一种机器人，包括机器人主体、驱动轮、图像采集装置、存储器、控制器以及存储在所述存储器中并可在所述控制器上运行的计算机程序，所述驱动轮与所述机器人主体连接，所述图像采集装置与所述控制器连接，其特征在于，所述控制器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。