自定位系统及采用该系统的自主移动设备技术方案

本发明专利技术涉及一种自定位系统，使用时安装在一自主移动设备上，其包括：一图像采集模组，其用于采集该自主移动设备周围环境的图像；一图像处理模组，其用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及一计算模组，其根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息；其中，进一步包括一喷洒模组，所述喷洒模组用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。本发明专利技术还涉及采用该自定位系统的自主移动设备。

Self positioning system and autonomous mobile device using the system

The invention relates to a self positioning system, including its autonomous mobile devices, install and use: image acquisition module, image acquisition device for the mobile environment; an image processing module, which is used for processing images of the surrounding environment, so as to determine the position of the feature points in the image; and a according to the calculation module, the position change characteristics of different image point calculation position information for the autonomous mobile device; which further comprises a spraying module, the spraying module used for spraying liquid or slurry, thus forming the feature points in the surrounding environment. The invention also relates to an autonomous mobile device using the self positioning system.

【技术实现步骤摘要】
自定位系统及采用该系统的自主移动设备
本专利技术涉及自主移动设备导航
，尤其是一种自主移动设备自主导航技术中的视觉里程计自定位系统和方法。
技术介绍
目前，即时定位及地图构建（SLAM）是机器人等自主移动设备在定位过程中最常用的一种技术，该SLAM技术是指机器人从未知环境的位置地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征定位自身的位置和姿态，再根据自身增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。即时定位及地图构建技术多半依靠传感器来提供额外信息以达成定位，例如：使用环球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、轮速计(Odometry)等。对于使用万向轮(Mechanumwheels)或全向轮(Omnidirectionalwheel)的机器人，轮速计无法作为移动距离的参考，而且驱动轮空转或打滑情况下累积误差增大。对于室内环境又不适合用GPS，大多会使用IMU或是视觉里程计(VisualOdometry)来作为移动距离的参考。视觉里程计是利用相机连续拍摄照片，藉由比对两张照片中，同一特征点的位置差异，来判断移动的方向及速度。与传统定位方式相比，视觉里程计采用被动视觉传感器，结构简单、信息量大，只依靠视觉输入信息即可完成定位，无需场景及运动的先验知识，且不存在传感器精度降低导致的误差，适用于各种环境。然而，对于缺乏特征点的环境，例如无裂痕水泥地面、白色墙面等，视觉里程计将无法取得足够的特征点来计算。
技术实现思路
有鉴于此，确有必要提供一种能够在缺乏特征点的环境中进行自定位的系统和方法，以及采用该系统和方法的自主移动设备。一种自定位系统，使用时安装在一自主移动设备上，其包括：一图像采集模组，其用于采集该自主移动设备周围环境的图像；一图像处理模组，其用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及一计算模组，其根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息；其中，进一步包括一喷洒模组，所述喷洒模组用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S11，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；S12，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；S13，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及S14，根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息。如上述自定位系统，进一步，进一步包括一颜色选择模组，所述颜色选择模组用于分析所述图像采集模组采集到的周围环境的图像的颜色，选择所述喷洒模组所要喷洒的液体或浆料的颜色，从而确保所述特征点的颜色与周围环境的颜色形成明显的反差。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S20，采集周围环境的图像；S21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色；S22，根据选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；S23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；S24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及S25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S20，采集周围环境的图像，进入步骤S21；S21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色，进入步骤S22；S22，根据步骤S21选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，进入步骤S23；S23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像，进入步骤S24；S24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置，进入步骤S25；S25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤S26；以及S26，判断最近拍摄的具有该特征点的周围环境的图像中，所述特征点的颜色与周围环境的颜色是否具有明显的反差，如果是，返回步骤S22，如果否，则返回步骤S21。如上述自定位系统，进一步，进一步包括一加热模组，所述加热模组用于加热所述喷洒模组喷洒在周围环境的液体或浆料。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S31，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；S32，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；S33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；S34，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息；以及S35，加热去除该特征点。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S30，取N=1，进入步骤S31；S31，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成第N特征点，进入步骤S32；S32，在不同时间点采集具有该第N特征点的周围环境的图像，进入步骤S33；S33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的第N特征点位置，进入步骤S34；S34，根据不同图像中第N特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤S35；S35，判断所述第N特征点是否还在最近拍摄的周围环境的图像中，如果是，进入步骤S37，如果否，则进入步骤S36；S36，加热去除该第N特征点，然后进入步骤S37；以及S37，取N=N+1返回步骤S31。一种自主移动设备，其包括：一感测模组，一制动模组，一操作系统以及一自定位系统；其中，所述自定位系统为上述任意一种自定位系统。如上述自主移动设备，进一步，所述制动模组包括一驱动轮；所述驱动轮的圆周外表面具有多个开孔，所述喷洒模组设置于所述驱动轮内部，且所述喷洒模组的喷嘴延伸至对应的开孔处，从而使的该喷嘴可以通过开孔向外喷洒液体或浆料。如上述自主移动设备，进一步，所述驱动轮111的整个圆周外表面间隔设置有多个不同形状的开孔，且对应每个开孔设置一个喷嘴。如上述自主移动设备，进一步，所述自主移动设备为机器人或无人驾驶车。与现有技术比较，由于本专利技术提供的自定位系统具有一喷洒模组，其用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，因此，该图像采集模组采集到的图像容易确定特征点，从而很容易实现基于视觉里程计原理的自定位。附图说明图1为本专利技术第一实施例提供的自定位系统的结构示意图。图2为本专利技术第一实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图3为本专利技术第二实施例提供的自定位系统的结构示意图。图4为本专利技术第二实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图5为本专利技术第二实施例提供的自定位系统的另一种工作方法流程图。图6为本专利技术第三实施例提供的自定位系统的结构示意图。图7为本专利技术第三实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图8为本专利技术第三实施例提供的自定位系统的另一种工作方法流程图。图9为本专利技术采用上述自定位系统的机器人的结构示意图。图10为本专利技术采用上述自定位系统的机器人的驱动轮和喷洒模组的结构示意图。主要元件符号说明机器人10自定位系统100,100A,100B控制模组101喷洒模组102喷嘴1022图像采集模组103图像处理模组104计算模组105颜色选择模组106加热模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自定位系统，使用时安装在一自主移动设备上，其包括：一图像采集模组，其用于采集该自主移动设备周围环境的图像；一图像处理模组，其用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及一计算模组，其根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息；其特征在于，进一步包括一喷洒模组，所述喷洒模组用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。

【技术特征摘要】
1.一种自定位系统，使用时安装在一自主移动设备上，其包括：一图像采集模组，其用于采集该自主移动设备周围环境的图像；一图像处理模组，其用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及一计算模组，其根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息；其特征在于，进一步包括一喷洒模组，所述喷洒模组用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。2.如权利要求1所述的自定位系统，其特征在于，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S11，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；S12，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；S13，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及S14，根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息。3.如权利要求1所述的自定位系统，其特征在于，进一步包括一颜色选择模组，所述颜色选择模组用于分析所述图像采集模组采集到的周围环境的图像的颜色，选择所述喷洒模组所要喷洒的液体或浆料的颜色，从而确保所述特征点的颜色与周围环境的颜色形成明显的反差。4.如权利要求3所述的自定位系统，其特征在于，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S20，采集周围环境的图像；S21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色；S22，根据选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；S23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；S24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及S25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。5.如权利要求3所述的自定位系统，其特征在于，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：S20，采集周围环境的图像，进入步骤S21；S21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色，进入步骤S22；S22，根据步骤S21选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，进入步骤S23；S23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像，进入步骤S24；S24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置，进入步骤S25；S25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘殿斌，
申请(专利权)人：鸿富锦精密工业深圳有限公司，鸿海精密工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44