一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明专利技术在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法
本专利技术属于机器人视觉定位
，具体涉及一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法。
技术介绍
在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其重要的核心技术，对机器人自主运动及决策起到关键性作用。移动机器人在工作环境中实现自主导航，前提是要实现对自身的定位。定位对于移动机器人实现路径规划、避障等功能尤为重要。移动机器人的定位功能例如GPS、WIFI、NFC、蓝牙、激光传感器、视觉传感器等。移动机器人使用WIFI、NFC、蓝牙等设备进行定位时，需要提前在环境中安装辅助设备，会导致环境的改变；激光传感器可以获得较高的定位精度，但是设备价格昂贵，成本较高；视觉传感器成本相对低廉对环境要求较低。目前机器人定位方法大多使用多种传感器，仅使用单目的机器人视觉定位方法并未涉及。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的现有的机器人定位方法大多使用多种传感器，成本较高及实现比较困难的问题，提供一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法。技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：S1：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；S2：根据图像序列数据，计算所有彩色图像的特征值；S3：机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；S4：将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。进一步的，所述步骤S1中彩色图像的预处理包括如下过程：A1：对机器人运动场景的彩色图像进行空间位置标注；A2：对步骤A1得到的彩色图像进行裁剪，得到并保存裁剪后的彩色图像；A3：对所述裁剪后的彩色图像计算图像均值，对所有裁剪后的彩色图像减去均值，得到并保存预处理后彩色图像。进一步的，所述步骤A1中采用如下公式进行空间位置标注：L(n)＝(xnynzn)其中，L(n)为标注的空间信息，xn、yn和zn分别为第n帧彩色图像时机器人所在的x、y和z三轴的坐标。进一步的，所述步骤A2中彩色图像采用规则分幅裁剪，具体为：将彩色图像左上角顶点作为坐标原点(0，0)，横向为x轴，纵向为y轴，建立平面图像坐标系；再以左上角(0，0)，右上角(224，0)，左下角(0，-224)和右下角(224，-224)四点的坐标作为矩形框边界范围，确定图像的裁剪位置，得到并保存裁剪后的彩色图像。进一步的，所述步骤A3中图像均值的计算过程为：分别计算彩色图像红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的均值：其中，Rmean、Gmean和Bmean分别为红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的均值，Rni为第n帧图像中第i个像素点的红色R通道的数值大小，Gni为第n帧图像中第i个像素点的绿色G通道的数值大小，Bni为第n帧图像中第i个像素点的蓝色B通道的数值大小。进一步的，所述步骤A3中裁剪后的彩色图像减去均值，按照从上到下和从左到右的顺序，彩色图像中的所有像素点红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道均分别减去Rmean、Gmean和Bmean，得到并保存减去均值后的图像：R1ni＝Rni-RmeanG1ni＝Gni-GmeanB1ni＝Bni-Bmean其中，R1ni为第n帧彩色图像第i个像素点红色R通道减去红色R通道均值后获得的新的红色R通道值；G1ni为第n帧彩色图像中第i个像素点绿色G通道减去绿色G通道均值后，获得的新的绿色G颜色通道值；B1ni为第n帧彩色图像中第i个像素点蓝色B通道减去蓝色B通道均值后，获得的新的蓝色B通道值。进一步的，所述步骤S2中彩色图像的特征值的计算公式为：其中，通过对每帧彩色图像的每个像素的三颜色通道的数值计算，获得每帧图像的特征值，P(n)为第n帧彩色图像的特征值。进一步的，所述步骤S3具体为：R1i＝Ri-RmeanG1i＝Gi-GmeanB1i＝Bi-Bmean其中，Ri，Gi和Bi分别为查询图像第i个像素点红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的数值，Rmean、Gmean和Bmean分别为红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的均值，Rni，Gni和Bni分别为查询图像减去均值后第i个像素点红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的数值，R1i，G1i和B1i分别为查询图像第i个像素点红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道减去均值后的数值；查询图像的特征值通过以下公式得到：其中，P为图像的特征值。进一步的，所述步骤S4具体的表达式如下：E(n)＝|P-P(n)|其中，E(n)为查询图像与第n帧图像特征值差的绝对值，P(n)为第n帧图像的特征值；Lmin1＝(xmn1ymn1zmn1)Lmin2＝(xmn2ymn2zmn2)其中，E(n)最小的两个值Emin1，Emin2及其所对应的序列图像及其空间位置Lmin1和Lmin2；xmn1，ymn1，zmn1为空间位置Lmin1在x，y，z轴上的坐标，xmn2，ymn2，zmn2为空间位置Lmin2在x，y，z轴上的坐标；L＝(xyz)其中，L为查询图像的空间位置，将特征值差最小的两帧图像对应空间位置的中点作为查询图像的空间坐标。本专利技术提供了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高分析精度。本专利技术在提高机器人定位精度、提高机器人定位的计算效率、降低机器人定位设备成本具有较好的实际应用价值及工程意义。有益效果：本专利技术与现有技术相比，具备如下优点：(1)实现机器人依靠单目相机就能够实现相对高的定位精度，解决了单目相机不具有空间尺度的问题；(2)降低了机器人传感器成本及算法难度；(3)降低了计算复杂度，以及对机器人硬件的要求；(4)机器人定位的速率快，准确率高，抗背景干扰能力强。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法的工作流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的一种移动机器人在工作环境中使用单目视觉定位精度误差对比的图像；图3是本专利技术实施例提供的一种移动机器人在室内工作环境中定位轨迹的实际效果图像。图4是本专利技术实施例提供的一种移动机器人在室内环境中自主定位行进的实际效果图像一。图5是本专利技术实施例提供的一种移动机器人在室内环境中自主定位行进的实际效果图像二。具体实施方式下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术。本专利技术提供一种基于特征匹配的机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；/nS2：根据图像序列数据，计算所有彩色图像的特征值；/nS3：机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；/nS4：将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；
S2：根据图像序列数据，计算所有彩色图像的特征值；
S3：机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；
S4：将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。


2.根据权利要求1所述的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于：所述步骤S1中彩色图像的预处理包括如下过程：
A1：对机器人运动场景的彩色图像进行空间位置标注；
A2：对步骤A1得到的彩色图像进行裁剪，得到并保存裁剪后的彩色图像；
A3：对所述裁剪后的彩色图像计算图像均值，对所有裁剪后的彩色图像减去均值，得到并保存预处理后彩色图像。


3.根据权利要求2所述的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于：所述步骤A1中采用如下公式进行空间位置标注：
L(n)＝(xnynzn)
其中，L(n)为标注的空间信息，xn、yn和zn分别为第n帧彩色图像时机器人所在的x、y和z三轴的坐标。


4.根据权利要求2所述的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于：所述步骤A2中彩色图像采用规则分幅裁剪，具体为：
将彩色图像左上角顶点作为坐标原点(0，0)，横向为x轴，纵向为y轴，建立平面图像坐标系；
再以左上角(0，0)，右上角(224，0)，左下角(0，-224)和右下角(224，-224)四点的坐标作为矩形框边界范围，确定图像的裁剪位置，得到并保存裁剪后的彩色图像。


5.根据权利要求2所述的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于：所述步骤A3中图像均值的计算过程为：
分别计算彩色图像红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的均值：









其中，Rmean、Gmean和Bmean分别为红色R、绿色G和蓝色B三个颜色通道的均值，Rni为第n帧图像中第i个像素点的红色R通道的数值大小，Gni为第n帧图像中第i个像素点的绿色G通道的数值大小，Bni为第n帧图像中第i个像素点的蓝色B通道的数值大小。


6.根据权利要求2所述的一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，其特征在于：所述步骤A3中裁剪后的彩色图像减去均值，按照从上到下和从...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊，谢非，卢毅，吴奕之，梅一剑，吴启宇，曹湘玉，何逸，周钟文，章悦，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32