[发明专利]机器人定位方法及装置

说明书

本发明提供一种机器人定位方法及装置，上述机器人定位方法通过获取当前检索图像，并对当前检索图像与混合视觉激光地图进行相似度度量，对相似度最高的前m帧进行聚类匹配，当检测到新聚类类别时，对当前检索图像和当前检索图像对应的各聚类类别的中心关键帧图像进行局部特征匹配，并根据局部特征匹配结果获得与类别个数相同的多个机器人的当前位姿；再将当前扫描数据与混合视觉激光地图的重合度得分进行排序，当检测到得分最高的类别是新聚类类别时，将该新聚类类别的中心关键帧图像对应的位姿信息更新为机器人的当前位姿、定位。本发明实施例中的机器人定位方法对环境的识别率高，定位准确度高。

技术领域

本发明涉及机器人定位领域，特别是涉及一种机器人定位方法及装置。

背景技术

近年来机器人尤其是自主移动机器人已经成为一个重要研究领域。机器人可以代替人进行复杂作业或高危作业。机器人在作业过程中，多会碰到在未知环境作业的情况，此时机器人的定位与地图构建能力显得尤为重要。

目前，传统技术中多采用以下两种方式实现机器人的定位与地图构建：一种是利用激光传感器得到比较准确的距离信息，主要是利用激光构建栅格地图进行定位，易于做路径规划和导航；然而激光感知环境的信息量较少，只能获取环境的平面信息，对环境的识别度不高，进行机器人初始位置匹配时的误差大。

另一种是利用视觉传感器对场景地点进行识别。基于视觉传感器的方法由于采集环境信息较丰富，有助于对动态场景的信息处理，在回环检测和数据关联方面比激光有较好的效果，但是目前视觉定位技术不是很成熟，存在计算耗时较大，定位精度不如激光等缺点。

针对以上两种机器人定位与地图构建方法的不足，提出了一种融合视觉和激光共同定位的方法：在地图构建准备环节，利用激光构建平面激光地图，同时利用机器人相机建立三维重构地图，并将三维重构地图与平面激光地图进行尺度统一。在机器人进行初始化定位环节，对机器人相机采集环境信息得到的环境图像进行特征点提取，建立二维特征点在三维重构地图的对应关系，求解获取当前图像的机器人在三维重构地图中的位置，通过平面激光地图和三维重构地图的对应关系求解当前机器人在平面激光地图的位置。

但发明人在实施过程中，发现传统技术至少存在以下技术问题：传统技术中只通过对环境图像的特征点提取及激光平面地图、三维重构地图的对应关系，得到机器人的位置，定位精度低。

发明内容

基于此，有必要针对机器人定位精度低问题，提供一种机器人定位方法及装置。

一方面，本发明实施例提供了一种机器人定位方法，包括：

读取机器人相机的当前检索图像，并将当前检索图像与混合视觉激光地图进行相似度度量，查找当前检索图像中相似度最高的前m帧；

对前m帧进行多个类别的聚类，并将各聚类类别与上一次检索图像对应的聚类类别进行匹配，判断是否产生新聚类类别；

若检测到新聚类类别，则对当前检索图像和当前检索图像对应的各聚类类别的中心关键帧图像进行局部特征匹配，并根据局部特征匹配结果获得与类别个数相同的多个机器人的当前位姿；

读取机器人的激光传感器的当前扫描数据，获得当前扫描数据与混合视觉激光地图的重合度得分，并对各聚类类别的重合度得分进行排序；

若检测到得分最高的类别是新聚类类别时，则将该新聚类类别的中心关键帧图像对应的位姿信息更新为机器人的当前位姿。

在其中一个实施例中，在判断是否产生新聚类类别的步骤之后还包括步骤：

若未检测到新聚类类别，则存储当前的扫描数据，并根据机器人里程信息、相邻的两帧扫描数据和定位算法获得机器人下一时刻的位姿，并将下一时刻的位姿更新为机器人的当前位姿。

在其中一个实施例中，在读取机器人相机的当前检索图像之前还包括步骤：