[发明专利]机器人室内定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种机器人室内定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取机器人采集的当前定位图像；其中，当前定位图像包括至少两个可识别特征图像；对当前定位图像进行识别处理，获得多个可识别特征图像之间的当前图像位置信息；利用预存的图像位置地图，匹配当前图像位置信息对应的特征图像，以获得机器人的当前位置坐标；其中，预存的图像位置地图存储有多个特征图像在预设行走空间内的图像位置信息。本发明通过获取目标机器人的当前定位图像，根据当前定位图像中多个可识别特征图像的图像位置信息，匹配图像位置地图中对应的特征图像，以此获得目标机器人的位置坐标，提高了机器人室内定位的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及视觉导航技术领域，尤其涉及到一种机器人室内定位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着智能工业和智能物流的发展，仓库管理越来越趋向于无人化，智能机器人、无人叉车使用也越来越多，其中定位算法在无人叉车系统中占据了重要地位，现在无人叉车定位大多分为两种，激光导航和视觉导航，有些激光导航会在室内放置反光板，视觉导航则会放置二维码来辅助定位。

然而，现有的室内定位方法中，激光导航的反光板可能会被遮挡，视觉导航的二维码会随着距离的增加降低识别率。目前的机器人室内定位方法识别准确率和效率不高。因此，如何提高机器人室内定位的准确率和效率，是一个亟需解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种机器人室内定位方法、装置、设备及存储介质，旨在解决机器人室内定位的准确率和效率不高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种机器人室内定位方法，所述机器人在预设行走空间内移动，且所述预设行走空间内固定设置有多个特征图像；所述机器人室内定位方法包括以下步骤：

获取机器人采集的当前定位图像；其中，所述当前定位图像包括至少两个可识别特征图像，所述可识别特征图像为所述当前定位图像中能识别出位置信息和角度信息的特征图像；

对所述当前定位图像进行识别处理，获得多个所述可识别特征图像之间的当前图像位置信息；

利用预存的图像位置地图，匹配所述当前图像位置信息对应的特征图像，以获得所述机器人的当前位置坐标；其中，所述预存的图像位置地图存储有多个所述特征图像在所述预设行走空间内的图像位置信息。

可选的，所述对所述当前定位图像进行识别处理，获得多个所述可识别特征图像之间的当前图像位置信息步骤，具体包括：

对所述当前定位图像进行梯度计算，以获得所述当前定位图像的像素梯度值；

根据所述像素梯度值，提取所述当前定位图像中的轮廓点；

确定所述轮廓点对应的可识别特征图像在所述当前定位图像中的位置信息和角度信息，获得多个所述可识别特征图像之间的当前图像位置信息。

可选的，所述可识别特征图像为多边形图像；

所述确定所述轮廓点对应的可识别特征图像在所述当前定位图像中的位置信息和角度信息，获得多个所述可识别特征图像之间的当前图像位置信息步骤，具体包括：

对所述轮廓点进行线性回归拟合，以获得拟合的特征图像线条；

根据所述特征图像线条，匹配特征图像线条对应的多边形图像；

根据所述多边形图像在所述当前定位图像中的位置信息和角度信息，获得多个所述可识别特征图像之间的图像位置信息。

可选的，所述利用预存的图像位置地图，匹配所述当前图像位置信息对应的特征图像，以获得所述机器人的当前位置坐标步骤之前，所述方法还包括：