基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，首先通过标定的Kinect摄像机采集RGB图像和深度图像以获取点云图像，采用SURF法提取每一帧图像的特征信息，并对相邻帧之间的特征进行匹配，结合深度图像估计相邻两帧之间的机器人的位姿变化并优化估计结果，创建周围环境的栅格地图，实现上位机与下位联机，对地图进行目的地的标记，实现机器人的远程定点自导航。本发明专利技术通过点云图像读取机器人的位姿信息，提高了位置精度，采用SURF法进行特征提取，使得提取速度和精度都能满足实时性的需要，对位姿变化进行了优化处理，提高了定位准确性，同时实现了机器人远程定点自导航的功能。

A remote fixed-point self navigation method for nonholonomic robot based on visual ROS system

The invention discloses a remote nonholonomic robot vision based on fixed-point ROS system since the first navigation method to obtain the point cloud image by Kinect camera RGB image and depth image calibration, extracting characteristic information of each frame image by SURF method, and the feature matching between adjacent frames, combined with depth image estimation posture change between two adjacent frames of the robot and the optimal estimation results, creating a raster map of the environment, the upper and lower line, marking the destination on the map, the robot realizes the remote set point navigation. Position information provided by the point cloud image reading robot, improve the position accuracy, feature extraction using SURF method, the extraction speed and precision can meet the needs of real-time, the pose change is optimized, to improve the positioning accuracy, and realizes the remote site robot navigation function.

【技术实现步骤摘要】
基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法
本专利技术属于非完整机器人的视觉控制领域的一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法。
技术介绍
非完整机器人作为轮式移动机器人中一种最常见的机器人，在众多领域都得到广泛应用。目前，机器人的自主定位与导航是一个比较热门的研究方向，在设计过程中需要同时满足实时性和准确性，远程控制也显得更加重要。如何准确的远程控制非完整机器人实现定点自动导航问题是当前计算机视觉领域中的一大问题，借助视觉实现机器人在指定地点的自动导航是一个有效的方法，但也是存在很多问题的一种方法。本专利技术提出了一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法具有重要的理论价值和实际意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提出一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，实现机器人自主到达指定地点，解决机器人自主定位、自主导航、远程控制的技术问题。本专利技术采用如下技术方案，基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，具体步骤如下：(1)对Kinect摄像机的红外摄像头和RGB摄像头的内外参数进行标定和图像配准，通过标定的摄像机将采集本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对Kinect摄像机的红外摄像头和RGB摄像头的内外参数进行标定和图像配准，通过标定的摄像机将采集到的RGB图像和深度图像生成点云图像，利用SURF方法对得到的每一帧点云图像数据进行特征提取；(2)根据步骤(1)中得出的不同帧之间的特征，实现相邻帧之间的特征匹配；(3)Kinect摄像机采集到的数据为3D‑2D点对，基于Kinect摄像机所获取RGB图像和深度图像信息，采用P3P方法，即通过采集到的3D空间点和3D空间点的投影位置来确定机器人所在的位姿；(4)对机器人的位姿估计进行优化处理；(5)创建周围环...

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对Kinect摄像机的红外摄像头和RGB摄像头的内外参数进行标定和图像配准，通过标定的摄像机将采集到的RGB图像和深度图像生成点云图像，利用SURF方法对得到的每一帧点云图像数据进行特征提取；(2)根据步骤(1)中得出的不同帧之间的特征，实现相邻帧之间的特征匹配；(3)Kinect摄像机采集到的数据为3D-2D点对，基于Kinect摄像机所获取RGB图像和深度图像信息，采用P3P方法，即通过采集到的3D空间点和3D空间点的投影位置来确定机器人所在的位姿；(4)对机器人的位姿估计进行优化处理；(5)创建周围环境的栅格地图；(6)将上位机与下位联机，对步骤(5)中所创建的地图进行目的地的标记，实现机器人的远程定点自导航。2.根据权利要求1所述的基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，其特征在于，在所述步骤(1)中的摄像机标定采用张定有标定方法，根据标定结果得到由红外摄像头坐标系到RGB摄像头坐标系的旋转矩阵和平移向量，基于旋转矩阵和平移向量对获得的深度图像和RGB图像进行处理生成点云数据。3.根据权利要求1所述的基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，利用开放式的自然交互框架OpenNI，在linux环境下接收Kinect摄像机中传感器的信息。4.根据权利要求1所述的基于视觉ROS系统的非完整机器人远程定点自导航方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，要提取的特征包括Gabor特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华，王鹏远，朱校君，刘少国，杨柯，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏,32