[发明专利]机器人的定位初始化方法、电子设备及计算机存储介质

说明书

本申请公开了一种机器人的定位初始化方法、电子设备及计算机存储介质、计算机程序产品。该定位初始化方法包括：基于环境区域的点云数据及视觉图像确定视觉地图；获取当前视觉图像，并在视觉地图中搜索与当前视觉图像最相似的视觉图像及对应的位姿；利用位姿作为先验信息，基于当前点云数据在预设范围内进行点云搜索，得到机器人的初始位姿。通过这种方式，能够提高机器人的定位初始化的效率，且减少错误召回。

技术领域

本申请涉及计算机和自动化技术领域，特别是涉及一种机器人的定位初始化方法、电子设备及计算机存储介质、计算机程序产品。

背景技术

机器人在环境中进行自主移动时，需要时刻知道自身在地图中所处的位姿，当机器人在前一时刻知道自己在地图中的位姿时，一般可以采用即时定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)技术，基于前一时刻的位姿以及当前时刻传感器给出的观测数据来估计当前时刻机器人的位姿。

但是，当SLAM系统刚启动时，无法得知机器人在地图中的初始位姿，或者机器人在移动过程中定位丢失，这两种情况都需要在没有前一时刻的位姿的前提下进行机器人的初始位姿估计。一般称这类问题为机器人定位初始化问题。

传统的定位初始化技术方案一般采用激光雷达的观测数据对地图进行穷举搜索，但穷举搜索所需算力高，导致初始化耗时长，且部分环境区域(如正方形房间)存在感知不足的问题，容易产生错误的召回。

发明内容

本申请提供一种机器人的定位初始化方法、电子设备及计算机存储介质、计算机程序产品，以提高机器人的定位初始化的效率，且减少错误召回。

为解决上述技术问题，本申请提出一种机器人的定位初始化方法。该机器人的定位初始化方法包括：基于环境区域的点云数据及视觉图像确定视觉地图；获取当前视觉图像，并在视觉地图中搜索与当前视觉图像最相似的视觉图像及对应的位姿；利用位姿作为先验信息，基于当前点云数据在预设范围内进行点云搜索，得到机器人的初始位姿。

其中，上述利用位姿作为先验信息，基于当前点云数据在预设范围内进行点云搜索，得到机器人的初始位姿，包括：基于位姿从视觉地图中获取预设范围的目标搜索区域，其中，目标搜索区域以位姿作为中心点；基于当前点云数据在目标搜索区域内进行点云搜索，得到机器人的初始位姿。

其中，上述基于当前点云数据在目标搜索区域内进行点云搜索，得到机器人的初始位姿，包括：将当前点云数据进行预设角度的旋转变化，得到多个候补点云数据；基于每个候补点云数据分别在目标搜索区域内进行点云搜索，得到每个候补点云数据在目标搜索区域内匹配点云数据；基于多个匹配点云数据中获取匹配度最大的匹配点云数据获取机器人的初始位姿。

其中，上述基于环境区域的点云数据及视觉图像确定视觉地图，包括：确定环境区域的点云数据的关键帧；获取与关键帧的对应的视觉图像；对关键帧对应的视觉图像进行特征提取，并获取特征描述子集合；将关键帧的特征描述子集合与对应的位姿进行关联，生成联合位姿数据；基于关键帧序列及关键帧序列中关键帧对应的联合位姿数据构建视觉地图。

其中，上述获取与关键帧的对应的视觉图像包括：为关键帧设置时间戳；基于时间戳获取与关键帧在时间上最接近的一帧视觉图像作为关键帧对应的视觉图像。

其中，上述将关键帧的特征描述子集合与对应的位姿进行关联，生成联合位姿数据，包括：将特征描述子集合插入数据库文件中，并获取特征描述子集合在数据库文件中的ID；生成ID与关键帧对应的位姿的联合位姿数据。

其中，在上述视觉地图中搜索与当前视觉图像最相似的视觉图像及对应的位姿，包括：建立ID与关键帧对应的位姿之间的映射表；对当前视觉图像进行特征提取，获取当前特征描述子集合；从数据库文件中获取与当前特征描述子集合最相似的特征描述子集合，并确定最相似的特征描述子集合的ID；基于映射表获取与最相似的特征描述子集合的ID对应的位姿。