The invention discloses an auxiliary ground robot navigation method based on UAV vision SLAM, which includes: UAV obtains image data; carries on edge detection to the image data, obtains the edge detection image data; enhances the edge detection data through expansion operation; detects the enhanced data contour; obtains the peripheral contour according to the contour detection. Data; Binocular SLAM based on point and line features is used to fuse the outline data with the initial map. The invention solves the problems of less laser data information, limited mapping area, low mapping efficiency, slow speed, insufficiently fine mapping and high cost of mapping.
【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法及装置
本专利技术涉及机器人领域，特别是涉及一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法及装置。
技术介绍
同时定位和地图构建(SimultaneousLocalizationAndMapping,SLAM)一直是智能机器人、自动驾驶、AR/VR等领域的核心技术和难点。对于地面机器人来说，要实现自主导航最重要的就是要获得周围环境图，目前通用的地面机器人制图方案主要是通过人为控制单个地面机器人利用激光SLAM进行制图，但是这种方案由于人为控制因此制图区域受限，同时制图效率低、速度慢，并且由于地面激光视角低造成制图不够精细，以及激光的高成本造成了制图的代价大。激光SLAM：激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达(LightDetectionAndRanging,Lidar)的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的...
【技术保护点】
1.一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于，该方法包括：无人机获取图像数据；对所述图像数据进行边缘检测，获得边缘检测图像数据；通过膨胀操作对所述边缘检测数据进行增强；对增强后的数据进行轮廓检测；根据轮廓检测获得外围轮廓数据；通过点和线特征结合的双目视觉SLAM方法对所述外围轮廓数据与初始地图融合。
【技术特征摘要】
1.一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于，该方法包括：无人机获取图像数据；对所述图像数据进行边缘检测，获得边缘检测图像数据；通过膨胀操作对所述边缘检测数据进行增强；对增强后的数据进行轮廓检测；根据轮廓检测获得外围轮廓数据；通过点和线特征结合的双目视觉SLAM方法对所述外围轮廓数据与初始地图融合。2.如权利要求1所述的基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于：所述边缘检测是通过Canny算子进行边缘检测。3.如权利要求1所述的基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于：所述增强包括消除噪声、连接图像中相邻的元素和寻找图像中的明显的极大值区域。4.如权利要求1所述的基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于：所述地图为不受数据关联影响的地图表示方式，即占据栅格地图来近似环境。5.如权利要求1所述的基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法，其特征在于：所述外围轮廓数据，具体为廓树表达的轮廓检测方法来获得最适合地面物体的外包围闭合轮廓。6.一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晨捷，罗斌，尹露，赵青，王伟，陈勇，邹建成，李露，李成源，
申请(专利权)人：武汉三体机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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