[发明专利]一种位姿预测方法、位姿预测装置及机器人

权利要求书

1.一种位姿预测方法，其特征在于，所述位姿预测方法应用于设置有双目摄像头的机器人，所述双目摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，所述位姿预测方法包括：

在第一图像及第二图像中，查找出相匹配的至少一对特征点，其中，每一对特征点包含一个第一特征点及一个第二特征点，所述第一图像基于所述第一摄像头当前时刻所采集的图像而得，所述第二图像基于所述第二摄像头当前时刻所采集的图像而得，所述第一特征点在所述第一图像内，所述第二特征点在所述第二图像内；

在所述第一图像及所述第二图像中，查找出相匹配的至少一对线特征，其中，每一对线特征包含一条第一线特征及一条第二线特征，所述第一线特征在所述第一图像内，所述第二线特征在所述第二图像内；

基于所述至少一对线特征、所述至少一对特征点及所述机器人的惯性测量单元所输出的惯性数据，获得所述机器人的预测位姿。

2.如权利要求1所述的位姿预测方法，其特征在于，所述在第一图像及第二图像中，查找出相匹配的至少一对特征点，包括：

从所述第一图像中提取出至少一个特征点；

在所述第二图像中，分别查找与所述第一图像中的各个特征点相匹配的特征点，以获得至少一对特征点。

3.如权利要求2所述的位姿预测方法，其特征在于，所述从所述第一图像中提取出至少一个特征点，包括：

检测所述第一图像是否基于所述第一摄像头启动后所采集到的第一帧图像而得；

若所述第一图像基于所述第一帧图像而得，则基于预设的第一特征点提取方式提取特征点，其中，所述第一特征点提取方式与角点相关；

若所述第一图像不基于所述第一帧图像而得，则基于预设的第二特征点提取方式提取特征点，其中，所述第二特征点提取方式与光流相关。

4.如权利要求1所述的位姿预测方法，其特征在于，所述在所述第一图像及所述第二图像中，查找出相匹配的至少一对线特征，包括：

分别在所述第一图像及所述第二图像进行线特征提取操作，获得第三线特征以及第四线特征，其中，所述第三线特征为所述第一图像中所提取到的线特征，所述第四线特征为所述第二图像中所提取到的线特征；

将每条第三线特征分别与各条第四线特征行匹配操作；

基于相匹配的第三线特征及第四线特征，获得至少一对线特征。

5.如权利要求4所述的位姿预测方法，其特征在于，针对所述第一图像及所述第二图像中的任一图像，所述线特征提取操作包括：

基于预设的直线提取算法，提取所述图像中超过预设长度的线段；

将处于同一直线的相邻的两条线段进行拼接，其中，所述相邻的两条线段指的是：一条线段的终点在另一条线段的起点的预设距离内。

6.如权利要求4所述的位姿预测方法，其特征在于，所述基于相匹配的第三线特征及第四线特征，获得至少一对线特征，包括：

针对每一对相匹配的第三线特征及第四线特征，基于所述第三线特征的中点、所述第四线特征的中点、所述第三线特征的斜率及所述第四线特征的斜率，判断所述第三线特征与所述第四线特征是否为误匹配；

若所述第三线特征及所述第四线特征不为误匹配，则将所述第三线特征及所述第四线特征确定为一对线特征。

7.如权利要求1所述的位姿预测方法，其特征在于，所述基于所述至少一对线特征、所述至少一对特征点及所述机器人的惯性测量单元所输出的惯性数据，预测得到所述机器人的位姿，包括：

基于预设的优化方法对目标函数进行优化，其中，所述目标函数采用所述至少一对线特征、所述至少一对特征点及所述机器人的惯性测量单元所输出的惯性数据作为约束条件；

基于优化后的目标函数，获得所述机器人的预测位姿。