The invention discloses a positioning and three-dimensional map building method for an autonomous inspection robot fused with binocular camera and inertial navigation system, which denoises and predicts inertial navigation data, extracts features and traces optical flow after defogging left and right cameras. Nonlinear optimization is used to estimate the camera pose, and key frames are screened for loop detection and map construction. In the map building step, the left and right camera images of binocular camera corresponding to the key frames can be depth restored, and the three-dimensional coordinates of the known depth pixels can be obtained. Random sampling consistency is used to remove the ground part of point cloud and build a three-dimensional map. The invention can accurately locate the autonomous inspection robot and construct a three-dimensional environment map for further path planning.
【技术实现步骤摘要】
一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法
本专利技术涉及巡检机器人定位与地图构建领域,尤其涉及一种双目相机和惯导融合的巡检机器人定位与三维地图构建方法。
技术介绍
随着科技不断进步,机器人已在各个领域得到应用,机器人的智能化发展也早已成为一种趋势并得到越来越多的研究者关注。从室内到室外,从空中到海底,众多危险、不适宜人类活动的环境下,机械、重复性高的岗位上,我们都可以看到智能机器人正逐步替代人类完成工作要求。与传统机器人不同,智能移动机器人的智能化主要体现在其具备感知能力的特点。自主巡检机器人是常见的具备巡检能力的智能机器人,主要实现从某一位置寻找合适路径运行至目标位置点并完成特定检测任务的功能,检测内容包括设备巡检、图表识别、数据读取等。自主巡检机器人当前主要应用于变电站、油田、煤矿、仓库、化工厂等环境,替代人力从而解决人工巡检方式所存在的作业效率低、劳动成本高、维护风险大等问题。在未知、动态复杂、变化的环境下,巡检机器人如何自主确定自身位姿、感知所处周围环境、三维空间信息仍然是一个技术难点。巡检机器人现在采用的定位方式主要有电磁定位、惯性定位、UWB定位、GNSS卫星定位。电磁定位在机器人行驶的路径上铺设金属线,并在金属性上加载导引频率,通过识别导引频率来实现机器人的导引。它主要的优点是引线隐蔽性较好,系统稳定和可靠,抗干扰能力好。但是系统定位误差大,并且要在地面铺设磁条,从而导致机器人灵活性差,维护成本也比较高。惯性定位是一种不要依赖任何外部信息的航迹推算导航方法。机器人主要利用电子罗盘、加速度计或陀螺仪等传感器来测量自身的加速度 ...
【技术保护点】
1.一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于,定位与三维地图构建方法如下:惯导数据在去噪之后进行预计分处理,左、右摄像头在去雾处理之后进行特征提取和光流跟踪;惯导数据和双目相机数据进行初始化之后进入定位步骤,通过非线性优化估计巡检机器人位姿并遴选关键帧进入回环检测和地图构建步骤;在地图构建步骤对关键帧对应的双目相机RGB图像采用分割树的方法进行深度恢复,对点云去除地面构建三维地图;在回环检测步骤,当回环检测判断为是时,进行全局BA优化,优化巡检机器人位姿和地图。
【技术特征摘要】
1.一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于,定位与三维地图构建方法如下:惯导数据在去噪之后进行预计分处理,左、右摄像头在去雾处理之后进行特征提取和光流跟踪;惯导数据和双目相机数据进行初始化之后进入定位步骤,通过非线性优化估计巡检机器人位姿并遴选关键帧进入回环检测和地图构建步骤;在地图构建步骤对关键帧对应的双目相机RGB图像采用分割树的方法进行深度恢复,对点云去除地面构建三维地图;在回环检测步骤,当回环检测判断为是时,进行全局BA优化,优化巡检机器人位姿和地图。2.根据权利要求1所述的一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于,去雾处理方法如下:利用暗通道来判断巡检机器人所处环境中是否有雾霾,雾图模型表示为:I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)),其中I(x)为待去雾图像,J(x)为要恢复的无雾图像,A为全球大气光成分,t(x)为透射率;图像每个通道的关系进一步表示为:其中C表示图像的每个通道;对于任意的图像J,其暗通道定义为:式中Jc表示彩色图像的每个通道,Ω(x)表示每个窗口;透射率的估计值求解为:式中w为恒定参数,为保留一定程度的雾使图像具有景深,w常取小于1的值。3.根据权利要求2所述的一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于,图像恢复方法如下:式中t0为阈值;对图像的暗通道t(x)像素进行概率统计,当像素大于阈值ζ为总像素的η比例时,图像作为雾图处理;确定ζ为192,η为40%。4.根据权利要求1所述的一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于:双目相机数据和惯导数据如果能够进行初始化就直接初始化,若不能进行初始化便采用双目先初始化在融合惯导数据。5.根据权利要求1所述的一种双目相机和惯导融合的自主巡检机器人定位与三维地图构建方法,其特征在于,生成一个关键帧必须满足如下几个条件:1)从上一个关键帧生成...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱华,陈常,陈子文,刘宇,张征,汪雷,李猛钢,由韶泽,杨汪庆,
申请(专利权)人:中国矿业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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