[发明专利]基于视觉分析的移动机器人定位方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于视觉分析的移动机器人定位方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤一、构建用于输出定位路线的位置定位模型；步骤二、构建用于所述位置定位模型学习训练的训练样本数据集和修正样本数据集；步骤三、将所述训练样本数据集输入所述位置定位模型；步骤四、所述位置定位模型通过输出结果与所述修正样本数据集的对比，获取修正参数，并通过反向传播修正权重值；步骤五、实际作业过程中，通过位于移动机器人头部的图像采集设备获取实际作业环境图像；步骤六、将所述环境图像输入训练好的位置定位模型中，用于定位移动机器人的当前位置。本发明通过添加注意力机制，以及改善候选框选定等改进方式，提高了移动机器人的精准定位。

技术领域

本发明涉及智能机器人视觉分析领域，尤其涉及一种基于视觉分析的移动机器人定位方法及系统。

背景技术

随着计算机技术和互联网的大力发展，智能机器人的出现在自动化产业链中，逐步占据主导地位。在工业作业过程中，随着搬运机器人的引入，极大程度上的降低了人工成本的投入量，以及人工作业过程中因劳累会出现的作业效率低下等问题。

但现有技术中，随着实际作业过程中的目标物遮挡、图像特征提取不足、实时定位不够准确、训练样本不平衡等问题，往往导致智能机器人在图像识别过程中获取精准度不足的图像，从而规划精度不足的路线。

发明内容

发明目的：针对现有技术不足，提出一种基于视觉分析的移动机器人定位方法及系统，通过添加注意力机制，以及改善候选框选定等改进方式，以解决现有技术存在的上述问题。

技术方案：第一方面，提出了一种基于视觉分析的移动机器人定位方法，用于解决在工业作业的过程中，由于目标遮挡、作业环境偏暗等，导致移动机器人的实际定位不准的问题，从而可以更好的为后期的路径规划提供决策依据。该方法具体包括以下步骤：

步骤一、构建用于输出定位路线的位置定位模型；

步骤二、构建用于所述位置定位模型学习训练的训练样本数据集和修正样本数据集；

步骤三、将所述训练样本数据集输入所述位置定位模型；

步骤四、所述位置定位模型通过输出结果与所述修正样本数据集的对比，获取修正参数，并通过反向传播修正权重值；

步骤五、实际作业过程中，通过位于移动机器人头部的图像采集设备获取实际作业环境图像；

步骤六、将所述环境图像输入训练好的位置定位模型中，用于定位移动机器人的当前位置。

在第一方面的一些可实现方式中，为了提高定位模型的准确率，提出在定位模型训练的过程中，添加监督的操作。但是为了更好的应对可能会产生的新无监督噪声，进一步扩充训练样本数据集。具体的，通过从所述训练样本数据集中随机抽取预设数量的图像数据，并根据预设比例引入比原始图像更为恶劣的噪声，以及在此基础上改变光照强度的操作，扩充训练样本数据集。从而解决随着时间的推移，移动机器人在工业作业的过程中，便会因为长时间的运行出现设备老化等问题，以及实际作业过程中因为光照问题，从而导致采集到的图像出现噪声，进一步导致定位不精准的问题出现。通过引入噪声和改变光照扩充训练样本数据集的方式，可以使得定位模型更能贴近实际工业生产中会出现的状况。

在第一方面的一些可实现方式中，在面对实际作业过程中会出现的因为光照不足，导致的图像特征数据丢失的现象，采用安装在移动机器人基座上的照明光源，为位于正向头部上的图像采集设备补充光照。

在第一方面的一些可实现方式中，通过照明亮度控制电路，控制照明光源的亮度。具体的，该照明亮度控制电路具体包括：光源L1、可控硅VT1、二极管VD1、二极管VD2、二极管VD3、二极管VD4、二极管VD5、电阻R1、电阻R2、滑动电阻R3、光敏电阻R4、电容C1。