智能机器人自主定位方法、装置、芯片及视觉机器人制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种智能机器人自主定位方法、装置、芯片及视觉机器人，属于智能机器人领域。所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，所述智能机器人自主定位方法包括：在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，根据其拍摄的图像数据确定所述智能机器人的定位信息。通过上述技术方案，可以精准定位所述智能机器人。

【技术实现步骤摘要】
智能机器人自主定位方法、装置、芯片及视觉机器人
本专利技术涉及智能机器人领域，具体地涉及一种智能机器人自主定位方法、装置、芯片及视觉机器人。
技术介绍
随着智能机器人的普及、推广,智能机器人凭借智能规划、自动清洁、自动避障的实力表现和良好的使用体验,使其在消费者心中的地位越来越高,并成为大多数家庭的清洁必备工具。然而所述智能机器人仍然很难自主定位，如果采用多线激光雷达，则成本比较高，算法比较复杂，而不具备自主定位则不能准确的探知空间，造成作业误差，导致作业不够精准，出现漏作业和重复作业。
技术实现思路
为至少部分地解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术实施方式的目的是提供一种智能机器人自主定位方法、装置、芯片及视觉机器人。具体技术方案如下：一种智能机器人自主定位方法，所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由度，所述智能机器人自主定位方法包括：在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，其中拼接全景图像的方法包括，根据云台结构的转动方向确定在该转动方向下拍摄的图像的空间坐标信息，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，根据图像特征识别算法识别相邻图像的重叠区域，融合所述重叠区域的图像，以生成三维图像全景图；利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息；所述定位信息确定模块用于确定所述智能机器人在所述三维空间中，根据其拍摄的图像数据确定所述智能机器人的定位信息。进一步地，所述智能机器人自主定位方法，所述三维图像全景图用于在环境中实现智能机器人的自主定位，当在实时自主定位过程中，实时更新图像，依据扩展卡尔曼滤波与粒子滤波方法三维图像全景图的更新。进一步地，所述特征提取方法为SIFT特征提取方法。进一步地，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，所述空间坐标为球形模型的球极坐标信息。一种智能机器人自主定位装置，所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由度，所述智能机器人自主定位装置包括：图像拍摄模块，所述图像拍摄模块用于在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；全景图生成模块，所述全景图生成模块用于根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，其中拼接全景图像的方法包括，根据云台结构的转动方向确定在该转动方向下拍摄的图像的空间坐标信息，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，根据图像特征识别算法识别相邻图像的重叠区域，融合所述重叠区域的图像，以生成三维图像全景图；特征提取模块，所述特征提取模块用于利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息；定位信息确定模块，所述定位信息确定模块用于确定所述智能机器人在所述三维空间中，根据其拍摄的图像数据确定所述智能机器人的定位信息。进一步地，所述三维图像全景图用于在环境中实现智能机器人的自主定位，当在实时自主定位过程中，实时更新图像，依据扩展卡尔曼滤波与粒子滤波方法三维图像全景图的更新。进一步地，所述特征提取方法为SIFT特征提取方法。进一步地，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，所述空间坐标为球形模型的球极坐标信息。一种芯片，其上存储有计算机程序，所述芯片根据所述计算机程序能够控制机器人执行上述的智能机器人自主定位方法。一种视觉机器人，所述机器人包括：一个或多个主控芯片，所述主控芯片为上述的芯片。上述技术方案所述的智能机器人装配有云台结构，用于支持所述摄像头从作业空间的多个方位拍摄图像，在预设时间段内完成对多个方向的拍摄，从而获取到多个方向的图像，从而保证将所述作业空间的图像全部获取，且无死角，根据云台的转动方向和在对应的转动方向生成各个方向的图像空间数据，保证数据拼接的准确性，将图像直接按照其空间坐标投影到模型上可以快速获取空间模型，利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息能够迅速拼接完成，保证拼接效率，采用本专利技术提供的智能机器人自主定位方法，可以快速的拼接三维作业空间，从而达到精准定位的技术效果。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施方式，但并不构成对本专利技术实施方式的限制。在附图中：图1示例性地示出了本专利技术一种实施方式提供的智能机器人自主定位方法；图2示例性地示出了本专利技术一种实施方式提供的智能机器人自主定位装置。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施方式，并不用于限制本专利技术实施方式。图1是本专利技术一种实施方式提供的智能机器人自主定位方法的流程图。所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由度，如图1所示，所述智能机器人自主定位方法包括：步骤101：在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；例如在作业开始之前10秒内先依次按照预设的方向旋转，一边旋转一边按照预设频率拍摄照片，例如可以设置为每0.01秒拍摄一张图像。步骤102：根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，其中拼接全景图像的方法包括，根据云台结构的转动方向确定在该转动方向下拍摄的图像的空间坐标信息，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，根据图像特征识别算法识别相邻图像的重叠区域，融合所述重叠区域的图像，以生成三维图像全景图，本领域内技术人员可以理解，根据云台转动的角度可以计算全景图像的拍摄角度，通过空间坐标系，图像坐标系，和大地坐标系的转换关系可以将图像的空间坐标得到，从而用于生成三维全景图。步骤103：利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息，具体的，可以采用顶部，例如天花板的纹理特征定位所述智能机器人的方位，例如顶部是横条纹，则识别横条纹特征，据此识别代表天花板的所有条纹，然后确定条纹与条纹之间的间距，并根据所述智能机器人当前位置正上方对应的条纹的位置确定所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能机器人自主定位方法，其特征在于，所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由度，所述智能机器人自主定位方法包括：/n在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；/n根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，其中拼接全景图像的方法包括，根据云台结构的转动方向确定在该转动方向下拍摄的图像的空间坐标信息，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，根据图像特征识别算法识别相邻图像的重叠区域，融合所述重叠区域的图像，以生成三维图像全景图；/n利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息；/n确定所述智能机器人在所述三维空间中，根据其拍摄的图像数据确定所述智能机器人的定位信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能机器人自主定位方法，其特征在于，所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由度，所述智能机器人自主定位方法包括：
在所述智能机器人在作业空间接收到开始作业指令后，在预设时间段内控制所述云台结构转向预设的多个方向，以带动所述摄像头在所述多个方向分别拍摄多张图像；
根据所述云台结构的转动方向和在各个转动方向拍摄的图像数据拼接全景图像，其中拼接全景图像的方法包括，根据云台结构的转动方向确定在该转动方向下拍摄的图像的空间坐标信息，根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，根据图像特征识别算法识别相邻图像的重叠区域，融合所述重叠区域的图像，以生成三维图像全景图；
利用特征提取方法提取所述作业空间的顶部特征，利用预设的球形摄像机模型以及多视图几何约束原理恢复三维信息；
确定所述智能机器人在所述三维空间中，根据其拍摄的图像数据确定所述智能机器人的定位信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述三维图像全景图用于在环境中实现智能机器人的自主定位，当在实时自主定位过程中，实时更新图像，依据扩展卡尔曼滤波与粒子滤波方法三维图像全景图的更新。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述特征提取方法为SIFT特征提取方法。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
根据所述空间坐标信息将对应的图像投影到空间坐标上，所述空间坐标为球形模型的球极坐标信息。


5.一种智能机器人自主定位装置，其特征在于，所述智能机器人具备摄像头，所述摄像头与所述智能机器人通过云台结构连接，所述云台结构具有至少两个自由度，其中，两个自由度至少包括垂直方向的自由度和水平方向的自由...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨武，蒋新桥，赖钦伟，
申请(专利权)人：珠海市一微半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44