[发明专利]一种位姿预测方法、位姿预测装置及机器人

说明书

本申请公开了一种位姿预测方法、位姿预测装置、机器人及计算机可读存储介质。其中，该方法应用于设置有双目摄像头的机器人，双目摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，该方法包括：在第一摄像头当前时刻所采集的第一图像及第二摄像头当前时刻所采集的第二图像中，查找出相匹配的至少一对特征点；在第一图像及第二图像中，查找出相匹配的至少一对线特征；基于至少一对线特征、至少一对特征点及机器人的惯性测量单元所输出的惯性数据，获得机器人的预测位姿。通过本申请方案，可实现更加精确及鲁棒的机器人的位姿预测。

技术领域

本申请属于视觉算法技术领域，尤其涉及一种位姿预测方法、位姿预测装置、机器人及计算机可读存储介质。

背景技术

在机器人的定位建图过程中，需要获得机器人准确的位姿预测。现有技术中，往往依赖于视觉传感器，采用基于特征点匹配的特征点法或基于光度一致的直接法来构建约束条件，实现对机器人的位姿预测。但是在某些室内场景下，比如低纹理环境或暗光环境时，采用基于特征点匹配的特征点法难以提取到有效的特征点，而基于光度一致的直接法的使用性也大大下降。也即，在弱纹理和暗光场景下，可能无法对机器人的位姿进行精确预测。

发明内容

本申请提供了一种位姿预测方法、位姿预测装置、机器人及计算机可读存储介质，可实现更加精确及鲁棒的机器人的位姿预测。

第一方面，本申请提供了一种位姿预测方法，上述位姿预测方法应用于设置有双目摄像头的机器人，上述双目摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，上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，上述第一图像基于上述第一摄像头当前时刻所采集的图像而得，上述第二图像基于上述第二摄像头当前时刻所采集的图像而得，上述第一特征点在上述第一图像内，上述第二特征点在上述第二图像内；

在上述第一图像及上述第二图像中，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，上述第一线特征在上述第一图像内，上述第二线特征在上述第二图像内；

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

第二方面，本申请提供了一种位姿预测装置，上述位姿预测装置应用于设置有双目摄像头的机器人，上述双目摄像头包括第一摄像头及第二摄像头，上述位姿预测装置包括：

第一查找单元，用于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，上述第一图像基于上述第一摄像头当前时刻所采集的图像而得，上述第二图像基于上述第二摄像头当前时刻所采集的图像而得，上述第一特征点在上述第一图像内，上述第二特征点在上述第二图像内；

第二查找单元，用于在上述第一图像及上述第二图像中，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，上述第一线特征在上述第一图像内，上述第二线特征在上述第二图像内；

预测单元，用于基于上述至少一对线特征、上述至少一对特征点及上述机器人的惯性测量单元所输出的惯性数据，获得上述机器人的预测位姿。

第三方面，本申请提供了一种机器人，上述机器人包括存储器、处理器、双目摄像头以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机程序，上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。