一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备技术

本发明专利技术公开了一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,包含以下步骤：利用摄像头采集2D图像和/或深度图像、根据2D图像和/或深度图像，估计机器人的运动及空间3D地图、向用户显示得到的空间3D地图，并接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识、接收和解析用户返回的巡逻指令并控制机器人按所述巡逻指令进行巡逻。本发明专利技术的基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备，在机器人根据摄像头估计机器人的运动及空间3D地图的基础上，由用户协助构建区域地图信息及区域地图标识，实现灵活的配置机器人巡逻的区域、巡逻的顺序、巡逻的时间段和巡逻的周期，机器人还可以根据巡逻区域的位置和大小，寻找最佳巡逻地点，使机器人巡逻更高效。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备
本专利技术涉及移动机器人室内巡逻
，特别涉及一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备。
技术介绍
随着机器人相关技术的快速发展，人们对机器人的需求越来越高，特别是机器人的安保巡逻功能。在家庭中，当用户离开家时，用户会希望机器人能智能的进行巡逻。在大型工厂或车间中，当晚上无人值守的时候，也希望机器人能智能的进行巡逻，因此，机器人的安保巡逻技术也逐渐成为商家的研发重点。现有技术中，申请号为CN201710417927、名称为：一种机器人自主巡逻方法的申请文件公开的技术方案中提供了一种基于激光雷达的2D地图巡逻方法，但是，该方法不能构建3D地图，也不能对空间中的固定区域进行定点巡逻，如不能对工厂的窗户等位置较高却需要特别巡查的地方进行定点巡逻，且现有技术中的机器人自主巡逻方法包括上述的方法中均还存在其他很多技术缺陷：如机器人不能自动定位和标识用户需要巡逻的区域、不能实现用户灵活的配置机器人巡逻的区域，以及巡逻的顺序、巡逻的时间段、巡逻的周期等、机器人巡逻效率较低等。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述
技术介绍
中不足，提供一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备，在机器人根据摄像头估计机器人的运动及空间3D地图的基础上，由用户协助构建区域地图信息及区域地图标识，实现灵活的配置机器人巡逻的区域(包括2D区域和3D区域)、巡逻的顺序、巡逻的时间段和巡逻的周期，且当用户配置好巡逻的2D或3D区域后，机器人还可以根据2D或3D区域的位置和大小，寻找最佳巡逻地点，使机器人巡逻更高效。为了达到上述的技术效果，本专利技术采取以下技术方案：一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,包含以下步骤：A.利用摄像头采集2D图像和/或深度图像；B.根据所述2D图像和/或深度图像，估计机器人的运动及空间3D地图；C.向用户显示得到的空间3D地图，并接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识；D.接收和解析用户返回的巡逻指令，并控制机器人按所述巡逻指令进行巡逻，其中，所述巡逻指令至少包含需要巡逻的区域地图标识。进一步地，所述步骤B中具体包含：B1.基于ORB特征的视觉里程计：获取ORB特征、根据适用的场景采用对应算法进行特征匹配、根据匹配好的点估计摄像头的运动；B2.基于位姿图的后端优化：构建一个只有轨迹的图优化，位姿节点的之间的边由两个关键帧之间通过特征匹配之后得到的摄像头的运动估计来给定初始值；B3.基于词袋模型的回环检测：基于关键帧和词袋模型，通过相似度计算进行回环检测，估计机器人的运动；B4.稠密建图：使用三角网格、面片进行建图估计物体表面，或构建占据网格地图、八叉树地图进行导航得到空间3D地图。进一步地，所述步骤C中的区域地图信息为2D平面区域或3D立体区域。进一步地，所述步骤C中还包含机器人接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识后机器人结合自身属性及2D平面区域或3D立体区域的属性判断最佳巡逻地点的步骤。进一步地，所述机器人自身属性至少包含机器人的视野与高度、摄像头的位置、摄像头能否转动。进一步地，所述2D平面区域分为位于水平面的区域及垂直于水平面的区域，当区域地图信息为位于水平面的2D平面区域或3D立体区域时，则机器人根据2D平面区域的大小或3D立体区域的大小和高度判断是否需要进入区域内巡逻，并判断最佳巡逻地点；当区域地图信息为2D平面区域且垂直于水平面，则机器人根据2D平面区域的大小、朝向和高度判断最佳巡逻地点。进一步地，所述最佳巡逻地点的评定标准为得到的机器人的视野范围刚好覆盖2D平面区域或3D立体区域的观测点。进一步地，所述步骤D中的巡逻指令至少包含需要巡逻的区域地图标识、需要巡逻的区域地图标识的顺序、巡逻时间信息和/或巡逻周期信息。同时，本专利技术还公开了一种基于区域地图标识进行巡逻的机器人设备，包含：用于采集2D图像和/或深度图像的摄像头模块、用于根据摄像头模块得到的2D图像和/或深度图像估计机器人的运动及空间3D地图的3D地图构建与定位模块、用于将3D地图构建与定位模块得到的空间3D地图显示给用户，并接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识的区域地图信息及标识获取模块、用于接收和解析用户的巡逻指令并控制机器人按所述巡逻指令进行巡逻的巡逻信息接收及处理模块，其中，所述巡逻指令至少包含需要巡逻的区域地图标识。进一步地，还包含通讯模块，所述通讯模块分别与3D地图构建与定位模块、区域地图信息及标识获取模块相连，通讯模块用于将3D地图构建与定位模块得到的空间3D地图发送给与之通信连接的用户终端，并接收用户终端返回的指定区域地图信息及区域地图标识，并将收到的指定区域地图信息及区域地图标识传递至区域地图信息及标识获取模块。本专利技术与现有技术相比，具有以下的有益效果：本专利技术的基于区域地图标识的机器人巡逻方法及机器人设备中，在机器人根据摄像头估计机器人的运动及空间3D地图的基础上，由用户协助构建区域地图信息及区域地图标识,实现了灵活的配置机器人巡逻的区域、巡逻的顺序、巡逻的时间段和巡逻的周期，且当用户配置好巡逻的2D或3D区域后，机器人还可以根据2D或3D区域的位置和大小，寻找最佳巡逻地点，使机器人巡逻更高效。附图说明图1是本专利技术的一个实施例的基于区域地图标识的机器人巡逻方法的流程示意图。图2是本专利技术的一个实施例的基于区域地图标识进行巡逻的机器人设备的结构示意图。具体实施方式下面结合本专利技术的实施例对本专利技术作进一步的阐述和说明。实施例：实施例一：如图1所示，一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法，具体包括以下步骤：步骤1，利用摄像头采集2D图像和/或深度图像。步骤2，根据2D图像和/或深度图像，估计机器人的运动及空间3D地图。在进行估计机器人的运动及空间3D地图时具体包含以下步骤：第一步，基于ORB特征的视觉里程计：ORB特征在保持特征子具有旋转、尺度不变性的同时，速度方面提升也很明显，可以满足实时性要求很高的即时定位与地图构建(SLAM)，提取ORB特征时具体需要：-FAST角点提取：找出图像中的“角点”，具体只需比较像素亮度的大小。-BRIEF描述子：对前一步提取出特征点的周围图像区域进行描述。在获取到ORB特征后，根据适用的场景，考虑采用暴力匹配、快速近似近邻等算法进行特征匹配，以确定当前看到的路标与之前看到的路标之间的对应关系，然后根据匹配好的点估计相机的运动。其中，如果采用RGB-D相机，则可根据像素的深度数据测量情况，自适应的混合使用PnP和ICP优化。第二步，基于位姿图的后端优化：前端视觉里程计能给出一个段时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差累积，这个地图在长时间内是不准确的，因此，在本实施例中，采用在里程计的基础上构建一个尺度、规模更大的优化问题，以考虑长时间内的最优轨迹和地图，同时，为了保证计算效率，本实施例中采用基于位姿图的后端优化，其思路是：构建一个只有轨迹的图优化，位姿节点的之间的边，由两个关键帧之间通过特征匹配之后得到的运动估计来给定初始值。其中，位姿图优化可采用高斯牛顿法、列文伯格-马夸尔特方法等求解，也可考虑采用因子图进行位姿图优化。第三步，基于词袋模型的回环检测：前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，后端负责对所有这些数据进行优化本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，包含以下步骤：A.利用摄像头采集2D图像和/或深度图像；B.根据所述2D图像和/或深度图像，估计机器人的运动及空间3D地图；C.向用户显示得到的空间3D地图，并接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识；D.接收和解析用户返回的巡逻指令，并控制机器人按所述巡逻指令进行巡逻，其中，所述巡逻指令至少包含需要巡逻的区域地图标识。

【技术特征摘要】
1.一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，包含以下步骤：A.利用摄像头采集2D图像和/或深度图像；B.根据所述2D图像和/或深度图像，估计机器人的运动及空间3D地图；C.向用户显示得到的空间3D地图，并接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识；D.接收和解析用户返回的巡逻指令，并控制机器人按所述巡逻指令进行巡逻，其中，所述巡逻指令至少包含需要巡逻的区域地图标识。2.根据权利要求1所述的一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，所述步骤B中具体包含：B1.基于ORB特征的视觉里程计：获取ORB特征、根据适用的场景采用对应算法进行特征匹配、根据匹配好的点估计摄像头的运动；B2.基于位姿图的后端优化：构建一个只有轨迹的图优化，位姿节点的之间的边由两个关键帧之间通过特征匹配之后得到的摄像头的运动估计来给定初始值；B3.基于词袋模型的回环检测：基于关键帧和词袋模型，通过相似度计算进行回环检测，估计机器人的运动；B4.稠密建图：使用三角网格、面片进行建图估计物体表面，或构建占据网格地图、八叉树地图进行导航得到空间3D地图。3.根据权利要求1所述的一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，所述步骤C中的区域地图信息为2D平面区域或3D立体区域。4.根据权利要求3所述的一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，所述步骤C中还包含机器人接收用户指定的区域地图信息及区域地图标识后机器人结合自身属性及2D平面区域或3D立体区域的属性判断最佳巡逻地点的步骤。5.根据权利要求4所述的一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，所述机器人自身属性至少包含机器人的视野与高度、摄像头的位置、摄像头能否转动。6.根据权利要求4所述的一种基于区域地图标识的机器人巡逻方法,其特征在于，所述2D平面区域分...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘孟红，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51