[发明专利]机器人定位方法、装置、系统及计算机设备

权利要求书

1.一种机器人定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像采集设备采集的用户的目标部位图像和医疗设备采集的医学影像；

从所述医学影像中确定预设数量的参考点，并获取所述参考点的位置信息；

根据所述参考点确定参考点组；

根据各所述参考点的位置信息，确定所述参考点组的向量信息；所述向量信息包括两两参考点之间的距离和方向；

获取所述医学影像中参考点组中两两参考点之间的第一距离；

获取所述目标部位图像中多个候选点组的中两两候选点之间的第二距离；

计算所述第一距离与所述第二距离的第一偏差；

将所述第一偏差最小的候选点组，确定为与所述参考点组对应的目标点组；

根据所述目标点组确定各所述参考点对应的目标点；

根据所述目标点和所述参考点之间的对应关系，确定所述目标部位图像与所述医学影像之间的配准关系；

基于所述配准关系和预设的映射关系，确定机器人的定位信息；所述预设的映射关系包括所述机器人的位置与所述图像采集设备的位置之间的映射关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考点组包括至少四个参考点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标点和所述参考点之间的对应关系，确定所述目标部位图像与所述医学影像之间的配准关系之后，所述方法还包括：

获取所述目标部位图像中各候选点的位置信息；

根据各所述候选点的位置信息、各所述参考点的位置信息和预设的ICP算法，确定各所述参考点对应的目标点；

根据所述目标点和所述参考点之间的对应关系，调整所述目标部位图像与所述医学影像之间的配准关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过图像采集设备采集用户的目标部位图像，包括：

通过图像采集设备采集所述用户的二维图像和深度图像；

根据所述二维图像和所述深度图像，确定所述目标部位图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述二维图像和所述深度图像，确定所述目标部位图像，包括：

根据预设的特征点提取算法，获取所述二维图像中的候选特征点；

根据所述二维图像和所述深度图像之间的映射关系，确定所述深度图像中与所述候选特征点对应的目标特征点；

根据所述目标特征点的三维信息，生成所述目标部位图像。

6.一种机器人定位装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取图像采集设备采集的用户的目标部位图像和医疗设备采集的医学影像；

配准模块，用于从所述医学影像中确定预设数量的参考点，并获取所述参考点的位置信息；根据所述参考点确定参考点组；根据各所述参考点的位置信息，确定所述参考点组的向量信息；所述向量信息包括两两参考点之间的距离和方向；获取所述医学影像中参考点组中两两参考点之间的第一距离；获取所述目标部位图像中多个候选点组的中两两候选点之间的第二距离；计算所述第一距离与所述第二距离的第一偏差；将所述第一偏差最小的候选点组，确定为与所述参考点组对应的目标点组；根据所述目标点组确定各所述参考点对应的目标点；根据所述目标点和所述参考点之间的对应关系，确定所述目标部位图像与所述医学影像之间的配准关系；

定位模块，用于基于所述配准关系和预设的映射关系，确定机器人的定位信息；所述预设的映射关系包括所述机器人的位置与所述图像采集设备的位置之间的映射关系。

7.一种机器人定位系统，其特征在于，所述系统包括：服务器、图像采集设备、医疗设备、以及目标机器人；

所述服务器，用于执行权利要求1-5中任一项所述的机器人定位方法；

所述医疗设备，用于采集用户的医学影像；

所述图像采集设备，用于采集用户的目标部位图像；且，所述图像采集设备的位置与所述目标机器人的位置存在关联关系。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。