[发明专利]一种机器人以及匹配方法

说明书

本公开提供了一种机器人以及匹配方法，其中，机器人包括：视觉传感器、以及控制组件；视觉传感器被配置为，在机器人行驶过程中获取第一图像；所述控制组件被配置为：对所述第一图像进行特征提取，得到所述第一图像的特征图；基于所述特征图，得到所述第一图像中至少一个第一对象的第一对象描述符；基于所述第一对象描述符、以及第二图像中至少一个第二对象的第二对象描述符，对所述第一对象和所述第二对象进行匹配，得到所述第一对象和所述第二对象的匹配结果。这种机器人在对对象进行匹配时，具有更高的匹配准确度。

技术领域

本公开涉及机器视觉技术领域，具体而言，涉及一种机器人以及匹配方法。

背景技术

对于语义同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)和视觉地点识别(Visual Place Recognition，VPR)而言，物体描述和物体匹配有着至关重要的作用。在对物体进行匹配时，存在匹配准确度低的问题。

发明内容

本公开实施例至少提供一种机器人以及匹配方法。

第一方面，本公开实施例提供了一种机器人，包括：视觉传感器、以及控制组件；其中，所述视觉传感器被配置为，在机器人行驶过程中获取第一图像；所述控制组件被配置为：对第一图像进行特征提取，得到所述第一图像的特征图；基于所述特征图，得到所述第一图像中至少一个第一对象的第一对象描述符；基于所述第一对象描述符、以及第二图像中至少一个第二对象的第二对象描述符，对所述第一对象和所述第二对象进行匹配，得到所述第一对象和所述第二对象的匹配结果。

一种可能的实施方式中，所述特征图包括第一特征图以及第二特征图；所述控制组件，在基于所述特征图，得到所述第一图像中至少一个第一对象的第一对象描述符时，被配置为：对所述第一特征图进行特征点检测处理，得到所述第一特征图中的特征点对应的特征点位置信息、以及特征点描述符；以及对所述第二特征图进行对象检测处理，得到所述第一对象在所述第二特征图中的对象位置信息；基于所述特征点位置信息、所述对象位置信息、以及所述特征点描述符，得到所述第一对象的第一对象描述符。

一种可能的实施方式中，所述特征点包括：所述第一对象对应轮廓的端点和/或定点。

一种可能的实施方式中，所述控制组件，在基于所述特征点位置、所述对象位置、以及所述特征点描述符，得到所述第一对象的第一对象描述符时，被配置为：基于所述对象位置信息、以及所述特征点位置信息，确定所述第一对象的目标特征点；基于所述目标特征点对应的特征点位置信息、以及所述目标特征点对应的特征点描述符，得到所述第一对象的第一对象描述符。

一种可能的实施方式中，所述控制组件，在基于所述目标特征点对应的特征点位置信息、以及所述目标特征点对应的特征点描述符，得到所述第一对象的第一对象描述符时，被配置为：利用预先训练的图神经网络对所述目标特征点对应的特征点位置信息、以及所述目标特征点对应的特征点描述符进行注意力处理，得到表征所述第一对象外观特征和/或结构特征的特征数据；对所述特征数据进行特征聚合处理，得到所述第一对象的第一对象描述符。

一种可能的实施方式中，所述控制组件，在对所述特征数据进行特征聚合处理，得到所述第一对象的第一对象描述符之前，还被配置为：对所述特征数据进行稀疏化处理；所述对所述特征数据进行特征聚合处理，得到所述第一对象的第一对象描述符，包括：对稀疏化处理后的特征数据进行特征聚合处理，得到所述第一对象的第一对象描述符。

一种可能的实施方式中，所述控制组件基于所述第一对象描述符、以及第二图像中至少一个第二对象的第二对象描述符，对所述第一对象和所述第二对象进行匹配时，被配置为：基于所述第一对象描述符和所述第二对象描述符，确定所述的第一对象和所述第二对象的相似度信息；将所述相似度信息和预设的相似度阈值进行比对；在所述相似度信息大于所述相似度阈值的情况下，确定所述第一对象和所述第二对象为同一对象。