[发明专利]一种单目自然视觉路标辅助的移动机器人定位方法

摘要

本发明公开了一种单目自然视觉路标辅助的移动机器人定位方法。首先对导航环境中的若干位置预先建立自然视觉路标特征库。机器人在利用惯性导航系统定位过程中，同时对采集到的单目图像和库中的视觉路标进行匹配。建立了基于GIST全局特征和SURF局部特征相结合的在线图像快速匹配框架，同时结合基于单目视觉的运动估计算法修正车体航向。最后利用Kalman滤波将视觉路标匹配获得的定位信息和惯性导航系统解算获得的定位信息有效地融合起来。本发明能在GPS受限的情况下具备良好的定位精度和鲁棒性；能有效修正惯性导航因噪声引起的误差；使用单目视觉大大减少了运算量。

主权项

一种单目自然视觉路标辅助的移动机器人定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 1）用单目相机采集区域内的场景图像作为自然视觉路标，提取场景图像的GIST全局特征和SURF局部特征，获取采集路标时单目相机和车体的姿态，构建视觉路标全局特征库和局部特征库； 2）移动机器人在行进过程中获取新图像，参考惯性导航系统的定位信息，将当前图像与自然视觉路标进行匹配，使用全局特征作为初步的过滤，并在此基础上使用局部特征进行精确匹配； 3）当前图像与自然视觉路标实现正确匹配定位后，因为机器人当前时刻的实际航向和路标指示的航向存在偏差，故采用基于单目图像的运动估计算法，计算当前图像与自然视觉路标间的航向与姿态偏差，获得机器人当前时刻可靠的定位信息； 4）将惯性导航系统与自然视觉路标辅助定位信息进行融合，惯性导航系统和里程计作为机器人主要的导航方式，基于自然视觉路标的绝对定位方法作为辅助导航方式，对惯性导航系统数据进行修正，惯性导航系统与自然视觉路标的融合包括位置和姿态两个方面的融合，由于相邻两帧间场景非常接近带来匹配模糊性，因此存在一个定位噪声方差；场景接近的前后两帧图像间姿态的变化很小，因此认为所求得的姿态可靠，直接作为当前姿态输出，而对位置信息则通过Kalman滤波方式进行融合。