[发明专利]巡逻机器人重定位方法及巡逻机器人

说明书

本申请公开了一种巡逻机器人重定位方法及巡逻机器人，方法包括以下步骤：S1、建立巡逻机器人工作场景内的图像地图，并对所有的图像进行特征编码并保存；S2、采集云台当前抓拍的图像，并对当前抓拍的图像进行特征编码；S3、获取当前图像帧特征编码中与图像地图里距离最小的特征编码的图像帧；S4、加载巡逻机器人当前场景点云地图；S5、采集当前的巡逻机器人的激光点云，并配准激光点云到点云地图，找到当前的巡逻机器人所在地图位置，以完成巡逻机器人的重定位或自主初始化。本申请充分利用图像信息丰富，适合分辨相似场景，达到粗定位。利用激光点云配准的精确性，实现精定位，使重定位或自主初始化技术更加精准和鲁棒。

技术领域

本申请涉及机器人制造技术领域，更具体地，涉及一种巡逻机器人重定位方法及巡逻机器人。

背景技术

自主移动机器人要求机器人能实现自主寻径行走能力，实现这一能力前提是机器人知道自己所在位置。因此自主移动机器人的定位技术是近年来研究热点技术之一。

目前广泛应用在自主导航移动机器人的定位方式包括激光定位方式，GPS定位方式，视觉定位方式等。巡逻机器人是自动移动机器人的一种具体运用，主要用于园区，公园，大楼等地方的巡逻，拍照，录像等工作，巡逻机器人相比普通自主移动机器人，机身上搭载一体化云台摄像设备。

目前，巡逻机器人定位技术基本上都以激光定位方式为主，由于其定位精度比较高，定位稳定性好，算法成熟优点被广泛使用。但是该算法要求巡逻机器人在启动前需要人为地给一个初值，而且在运行过程中出现位置丢失也很难实现自主重定位，巡逻工作处于停滞，大大影响用户的使用体验。因此使巡逻机器人能实现自主重定位和自主初始化能力至关重要。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种巡逻机器人重定位方法的新技术方案，至少能够解决现有技术中的巡逻机器人因无法实现自主重定位而导致巡逻工作处于停滞的问题。

根据本申请的第一方面，提供了一种巡逻机器人重定位方法，包括以下步骤：

S1、建立巡逻机器人工作场景内的图像地图，并对所有的图像进行图像特征编码并保存；

S2、采集云台当前抓拍的图像，并对当前抓拍的图像进行图像特征编码；

S3、获取当前图像特征编码与所述图像地图中的特征编码距离最小的图像帧，并获取对应的机器人位置，实现巡逻机器人粗定位；

S4、加载所述巡逻机器人当前场景点云地图；

S5、采集所述巡逻机器人当前位置下激光点云，并配准所述激光点云帧到场景点云地图，获取当前的所述巡逻机器人所在地图位置，完成巡逻机器人精定位，以实现所述巡逻机器人的重定位或自主初始化。

可选地，在所述的步骤S1中包括：

S11、启动所述巡逻机器人，并手动初始化所述巡逻机器人在地图中的位置；

S12、控制所述巡逻机器人在所述工作场景内行走，并每行走行走距离，同时保存一张抓拍图像及所述巡逻机器人的当前位置。

可选地，在所述的步骤S1中还包括：

S13、重复步骤S12，直至所述巡逻机器人所有巡逻地方都有图像覆盖；

S14、对所有图像进行进行特征编码并保存。

可选地，所述行走距离为1-2m。

可选地，所述行走距离为1.2-1.8m。

在所述的步骤S1中，采用神经网络模型NetVlad对所有图像进行所述特征编码并保存。

在所述的步骤S2中，采用神经网络模型NetVlad对所有图像进行所述特征编码。

可选地，所述的步骤S3包括：