[发明专利]基于视觉的移动机器人全局目标地图构建方法

说明书

本发明公开了基于视觉的移动机器人全局目标地图构建方法，主要涉及移动机器人领域；包括步骤：S1、对实时视频流进行目标检测与跟踪，计算得到目标序列；S2、将目标序列的图像坐标系下的坐标，转换到机器人坐标系下的目标序列；S3、通过传感器得到的里程计信息得到机器人在Odom地图中的位置和姿态：将目标序列的机器人坐标系下的坐标，转换为Odom地图坐标系下的目标序列；S4、通过贪婪算法对当前观测的目标序列和全局目标地图序列进行数据关联，得到当前观测与全局目标地图的映射关系；S5、通过地图更新策略，对全局目标地图进行更新；本发明能够构建完备的全局目标地图，为捡拾机器人的多目标路径规划提供了基础。

技术领域

本发明涉及移动机器人领域，具体是基于视觉的移动机器人全局目标地图构建方法。

背景技术

随着生活水平的提高，现在球类爱好者越来越多，从乒乓球、羽毛球，到网球、高尔夫，这些球类运动具有很好的健身效果。而这类运动很大一部分时间会消耗在捡球上，捡球这样的机械动作，是一个非常乏味的工作，极大的降低了球类运动的效率和体验效果，因此将球员从乏味的捡球中解脱出来具有非常高的实用价值。类似的问题也存在于其他一些物体的捡拾中，如垃圾的收集清理，散落物体的捡拾等。

解决这一类地平面小目标捡拾的问题，就需要移动捡拾机器人通过自动识别，并进行导航捡拾和收集。通常情况下这种移动捡拾机器人以单目视觉和双目视觉应用最多，因为视觉方案具有成本低，视野范围大的优点。为了能够快速高效的进行捡拾和收集，移动捡拾机器人一般需要捡拾过程中构建全局目标地图，然后利用全局目标地图进行导航顺序的规划，进而实现以最短的时间，最优的路径实现目标物体的捡拾和收集。

如上所述，移动捡拾机器人在捡拾过程中构建全局目标地图具有很重要的意义，是进行多目标导航路线优化的基础，也是移动捡拾机器人研究的一项关键技术。但是，现有的移动捡拾机器人，往往没有构建全局目标地图，不具有记忆功能或只有部分短时记忆，只能通过当前观测的目标或短时记忆的目标进行导航规划，这样的规划就具有局部性，会错过部分短时不可见但距离近的目标，出现舍近求远的问题，规划的捡拾路线不够合理，导致捡拾效率低的问题。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题，提供基于视觉的移动机器人全局目标地图构建方法，能够构建完备的全局目标地图，为捡拾机器人的多目标路径规划提供了基础。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

基于视觉的移动机器人全局目标地图构建方法，包括步骤：

S1、对实时视频流进行目标检测与跟踪，计算得到目标序列的表示如下：

其中，t为时间戳，k为捡拾目标的ID,其中为捡拾目标在图像坐标系x轴方向的坐标，为捡拾目标在图像坐标系y轴方向的坐标；

S2、通过相机内参、畸变系数和投影矩阵计算，将目标序列的图像坐标系下的坐标，转换到机器人坐标系下的目标序列：

其中，t为时间戳，k为捡拾目标的ID,为捡拾目标在机器人坐标系x轴方向的坐标，为捡拾目标在机器人坐标系y轴方向的坐标；

S3、通过传感器得到的里程计信息得到机器人在Odom地图中的位置和姿态：(bot_odom_x_t,bot_odom_y_t,bot_odom_theta_t)；

将目标序列的机器人坐标系下的坐标，转换为Odom地图坐标系下的目标序列：

其中，t为时间戳，k为捡拾目标的ID,其中为捡拾目标在Odom地图坐标系x轴方向的坐标，为捡拾目标在Odom地图坐标系y轴方向的坐标；