基于地面纹理图像的导航方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于地面纹理图像方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第一位姿；判断所述当前帧是否满足创建关键帧的预设条件，若是，则执行如下步骤：将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧；将所述当前帧和所述回环关键帧进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第二位姿；根据所述当前帧的第一位姿和第二位姿，确定累积误差，并根据所述累积误差修正所述地图，以便根据修正后的地图进行导航。本发明专利技术实施例可通过基于变换域的图像配准计算位姿，进而确定并修正累积误差，提高SLAM导航时精度。

【技术实现步骤摘要】
基于地面纹理图像的导航方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种基于地面纹理图像的导航方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着信息技术、自动控制技术的发展，机器人已逐步进入人们日常生活，能够在复杂环境下代替人类工作，且具有自主规划、自组织、自适应能力，例如基于SLAM导航的仓储AGV机器人，可通过SLAM导航完成货物的搬运。现有技术中，机器人进行视觉SLAM导航主要通过ORB算法检测特征点的方式实现同时定位与构建地图。然而对于复杂场景的图像，特征位置的复杂度较高，特征的选择和提取较为困难，使得依赖图像特征信息进行SLAM导航的精度较低。另一方面，简单场景的图像，特征点偏少，可靠性降低，从而影响SLAM导航的精度。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于地面纹理图像的导航方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中机器人依赖图像特征信息进行SLAM导航时精度较低技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于地面纹理图像的导航方法，包括：将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第一位姿；判断所述当前帧是否满足创建关键帧的预设条件，若是，则执行如下步骤：将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧；将所述当前帧和所述回环关键帧进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第二位姿；根据所述当前帧的第一位姿和第二位姿，确定累积误差，并根据所述累积误差修正所述地图，以便根据修正后的地图进行导航。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于地面纹理图像的导航装置，包括：第一配准模块，用于将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第一位姿；第一判断模块，用于判断所述当前帧是否满足创建关键帧的预设条件，若是，则将判断结果输出至构图与回环检测模块；构图与回环检测模块，接收所述第一判断模块输入的可表征当前帧的信息，将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧；第二配准模块，用于将所述当前帧和所述回环关键帧进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第二位姿；修正模块，用于根据所述当前帧的第一位姿和第二位姿，确定累积误差，并根据所述累积误差修正所述地图，以便根据修正后的地图进行导航。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任一实施例所述的基于地面纹理图像的导航方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任一实施例所述的基于地面纹理图像的导航方法。本专利技术实施例还提供了基于地面纹理图像的导航方法、装置、设备及存储介质，基于地面纹理图像进行SLAM导航时，通过基于变换域的图像配准方式实现SLAM的跟踪，确定第一位姿，并在判定当前帧满足创建关键帧条件时，在地图中添加关键帧同时进行闭环检测，根据闭环检测确定的回环关键帧并基于变换域的图像配准方式计算第二位姿。根据所述第一位姿和第二位姿确定累积误差，以便根据该累积误差进行地图修正，可实现复杂环境下导航的精准度。附图说明图1是现有的货物拣选系统的系统结构示意图；图2是本专利技术实施例一提供的基于地面纹理图像的导航方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例二提供的基于地面纹理图像的导航方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例三提供的基于地面纹理图像的导航方法的流程示意图；图5是本专利技术实施例四提供的基于地面纹理图像的导航装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例五提供的电子设备的结构图。具体实施方式请参阅图1所示的货物拣选系统的系统结构示意图，货物拣选系统包括：至少一个机器人10，例如自动导引运输车(AutomatedGuidedVehicle，AGV)，控制系统20、存储区30以及至少一个拣选站40。其中，存储区30设置有多个仓储容器31，仓储容器31上放置有各种货物。仓储容器31是可容纳货物的容器，其可以是货架、托盘或者货箱。图1以货架为例，货架可以如同超市中放置有各种物品的货架一样，多个货架之间排布成货架阵列形式。每个拣选站40中有拣货人员41或拣选设备(如，机械手)进行拣选作业，同时，拣选站40中配置有播种墙，其中，播种墙上设有用于存放拣选货物的周转箱50。控制系统20为在服务器上运行的、具有数据存储和信息处理能力的软件系统，可通过无线或有线与搬运机器人10、硬件输入系统以及其它软件系统连接。控制系统20可以包括一个或多个服务器，可以为集中式控制架构或者分布式计算架构。服务器具有处理器201和存储器202，在存储器202中可以具有订单池203。控制系统20与机器人10进行无线通信，工作人员通过操作台60使控制系统20工作，机器人10在控制系统20的控制下，执行货物搬运任务。例如，控制系统20根据搬运任务为机器人10规划移动路径，机器人10根据移动路径沿货架阵列中的空着的空间(机器人10通行通道的一部分)自动导航行驶。为实现便捷地为机器人10规划移动路径，预先将机器人10的工作区域(该工作区域至少包括货架区30以及拣选站40所在区域)划分为若干个子区域(即单元格)，机器人10逐个子区域地进行移动从而形成运动轨迹。而为了实现机器人自主的且快速准确的运动到目标位置，提出了本专利技术基于地面纹理图像的导航方法，提高导航的精准度。下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图2是本专利技术实施例一提供的基于地面纹理图像的导航方法的流程图，本实施例可适用于机器人基于SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图构建)导航的情况，该方法可以由基于地面纹理图像的导航装置来执行，并可集成于电子设备中，例如机器人。其中，该基于地面纹理图像的导航方法主要包括如下步骤：S110、将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定当前帧的第一位姿。在本专利技术中，基于地面纹理特征进行SLAM导航时，主要包括跟踪、构图、重定位和回路检测。其中，跟踪环节也即是实时定位，主要是通过上一帧纹理图像计算当前帧图像的位姿，因此，在进行跟踪环节前对机器人进行初始化，即确定初始位置处的全局坐标的初始值，示例性的，可在初始位置，通过识别采集到的二维码信息，确定全局坐标的初始值。完成初始化，计算当前帧位姿时，示例性的，可将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，以此确定当前帧的第一位姿，第一位姿包括当前帧运动的旋转角和平移量。具体实现时，可按照如下步骤进行图像配准：(1)将获取的上一帧图像f1和当前帧图像f2进行傅里叶变换，得到F1和F2。(2)应用高通滤波器消除低频噪声。(3)将经过滤波后的图像由直角坐标系转换到对数极坐标形式。(4)在对数极坐标下对图像f1和f2进行傅里叶变换。(5)基于步骤(4)的变换结果和互能量谱的计算公式，确定上一帧图像f1和当前帧图像f2在对数极坐标下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于地面纹理图像的导航方法，其特征在于，由机器人执行，所述机器人设置有可采集地面纹理图像的采集器，所述方法包括：将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第一位姿；判断所述当前帧是否满足创建关键帧的预设条件，若是，则执行如下步骤：将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧；将所述当前帧和所述回环关键帧进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第二位姿；根据所述当前帧的第一位姿和第二位姿，确定累积误差，并根据所述累积误差修正所述地图，以便根据修正后的地图进行导航。

【技术特征摘要】
1.一种基于地面纹理图像的导航方法，其特征在于，由机器人执行，所述机器人设置有可采集地面纹理图像的采集器，所述方法包括：将获取到的当前帧图像与上一帧图像进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第一位姿；判断所述当前帧是否满足创建关键帧的预设条件，若是，则执行如下步骤：将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧；将所述当前帧和所述回环关键帧进行基于变换域的图像配准，确定所述当前帧的第二位姿；根据所述当前帧的第一位姿和第二位姿，确定累积误差，并根据所述累积误差修正所述地图，以便根据修正后的地图进行导航。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建关键帧的预设条件，包括：地图构建处于空闲状态，且所述当前帧与上一个关键帧之间的图像帧数量大于预先设定的第一阈值；和所述当前帧与上一个关键帧之间的全局坐标距离差大于预先设定的第二阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述当前帧作为关键帧插入地图中，并进行闭环检测，确定回环关键帧，包括：计算所述当前帧分别与所述地图中其他所有关键帧的相似度，并将相似度大于第三阈值的关键帧添加到候选集合中；从所述候选集合中选择满足回环条件的至少三个关键帧，根据所述至少三个关键帧与所述当前帧的相似度，并按照相似度由高到低的顺序对所述至少三个关键帧进行排序，并将排序第一的关键帧作为候选关键帧；判断所述候选关键帧与所述当前帧之间的全局坐标距离差是否小于第四阈值，若是则将所述候选关键帧作为回环关键帧。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如果上一帧图像不是地面纹理图像，选出预设数量的关键帧分别与当前帧进行特征点匹配，并根据匹配结果确定至少一个备选匹配帧；根据所述至少一个备选匹配帧分别计算所述当前帧的第三位姿；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王迎春，纪彬，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11