家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人技术方案

本发明专利技术提供了一种家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人，通过提取双目传感器采集的左图像中的第一竖线特征以及右图像中的第二竖线特征；根据第一竖线特征以及第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有疑似门进行分析，获得有效疑似门；获取有效疑似门在世界坐标系中的方位特征；重复执行以上步骤，得到多次提取的有效疑似门在世界坐标系中的方位特征；从所有有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门作为待识别门。可有效提高对门的识别定位成功率，且便于推广。

【技术实现步骤摘要】
家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人
本专利技术涉及机器人视觉
，尤其是涉及一种家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人。
技术介绍
对于服务机器人，自主导航通常是必要的功能。虽然家居环境是高度结构化的环境，但机器人在该环境下的感知仍是一个具有挑战力的问题。门是家居环境中连接两个房间的拓扑性标记节点，对门的识别和定位可以有效地帮助机器人感知周边环境结构、进行地图构建、定位和导航。因此对家居环境门识别定位的能力对机器人的自主导航具有极其重要的意义。目前，研究家居环境下门的定位通常采用声呐传感器或激光雷达传感器获得机器人前进方向上是否有深度突变区，并结合已知地图信息实现对开着的门定位；还可以采用RGB-D传感器，通过对门的特征进行提取，并结合视野中各物体的深度信息实现对门的定位。但上述方法分别采用的声呐传感器或激光雷达传感器、RGB-D传感器价格较高，所以带有上述传感器的机器人很难推广到各个经济阶层的家庭中，而且不能对关着的门实现定位。综上，现有的对家居环境门识别定位的方法不能兼顾准确性、利于推广以及不受局限等特点，还不够完善。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人，以缓解了现有的对家居环境门识别定位的方法不够完善的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种家居环境下门识别定位方法，所述方法应用于设置有双目传感器的机器人，包括：获取双目传感器采集的当前视野内的左图像和右图像，并提取所述左图像中的第一竖线特征以及所述右图像中的第二竖线特征；根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门；根据机器人在世界坐标系中的坐标和所述机器人的视觉坐标系与机器人坐标系之间的转换关系得到所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征，其中，所述方位特征包括中心坐标和方向角；当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征；从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果的步骤，包括：根据各个所述有效疑似门的积分计算其置信度；根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果；根据所述有效疑似门的置信度计算每个所述聚类结果的置信度，并将置信度最高的聚类类别作为最优类别；将从所述最优类别中计算得到的置信度最大的有效疑似门作为所述待识别门的定位结果。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据各个有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果的步骤，包括：采用聚类算法根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，并将聚类距离小于第一阈值的两个类别进行合并，得到多个聚类类别；对每个所述聚类类别中的有效疑似门的方向角进行直方图统计，去除方向角差异较大的有效疑似门，得到多个所述聚类结果。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门的步骤，包括：对所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征进行匹配，得到匹配竖线对，并根据双目测距原理得到所述匹配竖线对所对应的实际竖线在所述机器人的视觉坐标系下的空间位置坐标；根据任意两条实际竖线之间的物理距离提取多个疑似门，将方位相似特征规则引入特征积分制，以对所有所述疑似门进行特征积分得到所述有效疑似门。结合第一方面的第三种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，将方位相似特征规则引入特征积分制，以对所有所述疑似门进行特征积分得到所述有效疑似门的步骤包括：利用特征积分制对所有所述疑似门进行特征积分，得到积分值；计算所述疑似门在所述机器人的视觉坐标系下的方位特征与待识别门在世界坐标系中所标记的方位特征的相似度，并根据所述相似度增加所述积分值，得到积分结果；从所述积分结果中选择积分值最高的前N项疑似门，从所述前N项疑似门中选择所述有效疑似门，其中，N≥1。结合第一方面的第四种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述计算所述疑似门在所述机器人的视觉坐标系下的方位特征与待识别门在世界坐标系中所标记的方位特征的相似度，并根据所述相似度增加所述积分值，得到积分结果的步骤，包括：根据所述世界坐标系、所述机器人坐标系和所述机器人的视觉坐标系之间的转换关系，计算在所述世界坐标系下获取的所述待识别门在所述机器人的视觉坐标系下的第一门中心坐标和第一门方向角；根据所述疑似门两侧边线的空间坐标计算得到第二门心点坐标和第二门方向角；计算所述第一门中心坐标、所述第一门方向角与所述第二门中心坐标、所述第二门方向角的相似度，根据所述相似度增加积分值，得到所述积分结果。结合第一方面的第五种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述计算在所述世界坐标系下获取的所述待识别门在所述机器人的视觉坐标系下的第一门中心坐标和第一门方向角的步骤之前，所述方法还包括：根据外部输入确定所述待识别门的ID以及观测区域，并根据已建地图获取所述待识别门在所述世界坐标系中的方位特征。结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征的步骤，包括：当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，当所述机器人进行疑似门提取的次数满足设定阈值时，停止执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征。第二方面，本专利技术实施例还提供一种家居环境下门识别定位系统，所述系统应用于设置有双目传感器的机器人，所述系统包括：竖线特征提取模块，用于获取双目传感器采集的当前视野内的左图像和右图像，并提取所述左图像中的第一竖线特征以及所述右图像中的第二竖线特征；有效疑似门提取模块，用于根据根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门；方位特征获取模块，用于根据机器人在世界坐标系中的坐标和所机器人的视觉坐标系与机器人坐标系之间的转换关系得到所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征，其中，所述方位特征包括中心坐标和方向角；历史有效疑似门提取模块，用于当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征；门识别定位模块，用于从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果。第三方面，本专利技术实施例提供了一种机器人，包括双目传感器和处理器；所述双目传感器，用于对机器人的外部图像进行采集；所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述方法应用于设置有双目传感器的机器人，包括：获取双目传感器采集的当前视野内的左图像和右图像，并提取所述左图像中的第一竖线特征以及所述右图像中的第二竖线特征；根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门；根据机器人在世界坐标系中的坐标和所述机器人的视觉坐标系与机器人坐标系之间的转换关系得到所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征，其中，所述方位特征包括中心坐标和方向角；当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征；从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果。

【技术特征摘要】
1.一种家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述方法应用于设置有双目传感器的机器人，包括：获取双目传感器采集的当前视野内的左图像和右图像，并提取所述左图像中的第一竖线特征以及所述右图像中的第二竖线特征；根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门；根据机器人在世界坐标系中的坐标和所述机器人的视觉坐标系与机器人坐标系之间的转换关系得到所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征，其中，所述方位特征包括中心坐标和方向角；当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征；从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果。2.根据权利要求1所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果的步骤，包括：根据各个所述有效疑似门的积分计算其置信度；根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果；根据所述有效疑似门的置信度计算每个所述聚类结果的置信度，并将置信度最高的聚类类别作为最优类别；将从所述最优类别中计算得到的置信度最大的有效疑似门作为所述待识别门的定位结果。3.根据权利要求2所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述根据各个有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果的步骤，包括：采用聚类算法根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，并将聚类距离小于第一阈值的两个类别进行合并，得到多个聚类类别；对每个所述聚类类别中的有效疑似门的方向角进行直方图统计，去除方向角差异较大的有效疑似门，得到多个所述聚类结果。4.根据权利要求1所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，根据所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征提取多个疑似门，并对所有所述疑似门进行分析，获得有效疑似门的步骤，包括：对所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征进行匹配，得到匹配竖线对，并根据双目测距原理得到所述匹配竖线对所对应的实际竖线在所述机器人的视觉坐标系下的空间位置坐标；根据任意两条实际竖线之间的物理距离提取多个疑似门，将方位相似特征规则引入特征积分制，以对所有所述疑似门进行特征积分得到所述有效疑似门。5.根据权利要求4所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，将方位相似特征规则引入特征积分制，以对所有所述疑似门进行特征积分得到所述有效疑似门的步骤，包括：利用特征积分制对所有所述疑似门进行特征积分，得到所述积分值；计算所述疑似门在所述机器人的视觉坐标系下的方位特征与待识别门在世界坐标系中所标记的方位特征的相似度，并根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉亮，薛林，王巍，
申请(专利权)人：北京进化者机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11