机器人重定位方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种机器人重定位方法、装置及设备。方法包括：预先构建视觉地图，以记录机器人所在作业空间中各特征点的位置；在机器人需要重定位时，采集附近的目标环境图像并提取其中的第一特征点集，然后，将所述第一特征点集与视觉地图进行匹配，从而得到相匹配的第二特征点集及其位置，并以此为依据计算出机器人的当前位置，由此，可达到简便且准确地重定位的目的。

【技术实现步骤摘要】
机器人重定位方法、装置及设备
本文件涉及计算机
，尤其涉及一种机器人重定位方法、装置及设备。
技术介绍
随着人工智能技术的日趋成熟，机器人也从工业机器人逐步向方便人们生活所用的智能移动机器人发展，越来越多的物流仓储行业使用智能机器人进行分拣作业，这极大提高了仓库作业的准确性与效率，但是也随之带来一些问题，仓库中应用的机器人每次开机时，需要对机器人进行定位，找到机器人在当前地图中的位置坐标，大量的开机准备工作耗时耗力。另外，机器人在大型仓库中执行任务时，由于人为因素或其他因素造成环境改变，机器人容易“迷路”，即机器人丢失位置，造成任务中断，影响订单任务的执行，也可能影响其他机器人任务的正常执行。因此，需要有效的重定位方案。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种机器人重定位方法、装置及设备，以实现简便且准确地机器人重定位。本说明书实施例还提供一种机器人重定位方法，包括：机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。本说明书实施例还提供一种机器人重定位装置，包括：采集模块，用于机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；匹配模块，用于将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；处理模块，用于基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；定位模块，用于基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下操作：机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。本说明书一个实施例实现了，通过预先构建视觉地图，以记录机器人所在作业空间中各特征点的位置；在机器人需要重定位时，采集附近的目标环境图像并提取其中的第一特征点集，然后，将所述第一特征点集与视觉地图进行匹配，从而得到相匹配的第二特征点集及其位置，并以此为依据计算出机器人的当前位置。由此，可达到简便且准确地重定位的目的。附图说明此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：图1为本说明书提供的应用场景的示意图；图2为本说明书一实施例提供的一种机器人重定位方法的流程示意图；图3为本说明书一实施例提供的二维码图像采集高度的示意图；图4为本说明书一实施例提供的二维码地图的构建过程的流程示意图；图5为本说明书另一实施例提供的一种机器人重定位方法的流程示意图；图6为本说明书一实施例提供的一种机器人重定位装置的结构示意图；图7为本说明书一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文件保护的范围。基于
技术介绍
部分陈述的，机器人在作业过程中容易出现位置丢失的情况，因此，亟需一种有效的重定位方案。基于此，本说明书提供一种机器人重定位方法，通过预先构建视觉地图，以记录机器人所在作业空间中各特征点的位置；在机器人需要重定位时，采集附近的目标环境图像并提取其中的第一特征点集，然后，将所述第一特征点集与视觉地图进行匹配，从而得到相匹配的第二特征点集及其位置，并以此为依据计算出机器人的当前位置，实现简便且准确地重定位。下面参见图1对本说明书的应用场景进行示例性说明。本应用场景中包括：多个机器人101和机器人管理系统102，其中：机器人101，用于在指定作业空间按照合理路线进行作业，以完成相关任务，如将A点的物品运输至B点；在作业过程中，机器人101的位置可能会因为重启、故障灯原因丢失，导致行进路线中断，进而影响作业的完成，因此，需要进行重定位操作；机器人管理系统102，用于管理多个机器人101，包括分发任务、监控机器人状态等。其中，机器人是指能够半自主或全自主工作的智能机器，具有感知、决策、执行等基本特征；作业空间是指机器人作业所需空间，包括密闭空间、无顶空间、无边界空间（如仅有若干根支柱做标识）。以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。图2为本说明书一实施例提供的一种机器人重定位方法的流程示意图，该方法可有图1中的机器人101执行，参见图2，所述方法具体可以包括如下步骤：步骤202、机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；其中，机器人需要重定位的情况至少包括：作业过程中位置丢失、重启时的位置初始化等；所述目标环境图像是指机器人的摄像头采集的附近区域的图像，如摄像头的视角为预设水平高度时采集的图像，又如摄像头的视角为预设仰视角时采集的图像。下面以二维码图像为例对步骤202的实现方式进行详细说明：当机器人重启而初始化当前位置时或者在作业过程中位置丢失时，机器人按照预设采集规则，通过摄像头采集处于摄像头的图像采集区域内的二维码的图像，得到二维码图像。所述采集规则包括采集预设高度范围的区域内的二维码，所述预设高度范围一般是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人重定位方法，其特征在于，包括：/n机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；/n将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；/n基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；/n基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人重定位方法，其特征在于，包括：
机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像；
将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，所述视觉地图用于记录机器人的作业空间中的特征点的位置信息；
基于所述第一特征点集，确定所述机器人与所述第二特征点集之间的相对位置；
基于所述相对位置和所述第二特征点集的位置信息，确定所述机器人在作业空间中的位置信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在机器人需要重定位时采集附近的目标环境图像之前，还包括：
扫描机器人所处的作业空间，构建所述作业空间的初始地图；
通过机器人采集所述作业空间中的环境图像，并提取采集的环境图像的特征点；
确定提取的各特征点在所述初始地图中的位置；
将所述提取的各特征点及各特征点的位置存入所述初始地图中，得到所述作业空间的视觉地图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定提取的各特征点在所述初始地图中的位置，包括：
确定机器人与所述提取的各特征点的相对位置；
基于机器人采集作业时的当前位置和所述相对位置，确定各特征点在所述初始地图中的位置。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集的环境图像包括二维码图像，所述二维码图像为置于所述作业空间中的二维码的图像；
其中，则方法还包括：
基于所述二维码图像，识别所述二维码的标识信息，并将所述二维码的标识信息与所述二维码的特征点的位置进行关联并存入所述视觉地图中；
其中，所述目标环境图像为目标二维码图像时，所述将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行匹配，得到与所述第一特征点集相匹配的第二特征点集，包括：
基于所述第一特征点集，识别目标二维码的标识信息；
从所述视觉地图中匹配出所述标识信息对应的目标二维码的特征点，作为第二特征点集。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在采集到目标环境图像时，识别所述目标环境图像是否为二维码图像，若是，则触发执行识别所述二维码的标识信息的步骤；否则，触发执行将所述目标环境图像中的第一特征点集与预建立的视觉地图进行特征匹配的步骤。


6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集的环境图像包括天花板图像，所述天花板图像为所述作业空间的天花板的图像；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓龙，
申请(专利权)人：上海姜歌机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31