【技术实现步骤摘要】
一种基于地面纹理的视觉定位方法、芯片及移动机器人
本专利技术属于单目视觉导航的
，尤其涉及一种基于地面纹理的视觉定位方法、芯片及移动机器人。
技术介绍
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
为了解决目前的视觉SLAM技术下存在的导航定位精度问题，本专利技术公开一种基于地面纹理的视觉定位方法，该视觉定位方法在一个底部边缘的中央装配有一个摄像头的移动机器人上实施，其中，这个摄像头的镜头对准工作区域的水平地面；该视觉定位方法包括：步骤1、采集地面纹理的当前帧灰度图像，并获取灰度值处于第一纹素值与第二纹素值之间的特征点，组成地面纹理特征点集；其中，第一纹素值大于第二纹素值；步骤2、按照预设纹素间隔从地面纹理特征点集中提取出第一地面纹理特征点，然后对...
【技术保护点】
1.一种基于地面纹理的视觉定位方法，其特征在于，该视觉定位方法在一个底部边缘的中央装配有一个摄像头的移动机器人上实施，其中，这个摄像头的镜头对准工作区域的水平地面；/n该视觉定位方法包括：/n步骤1、采集地面纹理的当前帧灰度图像，并获取灰度值处于第一纹素值与第二纹素值之间的特征点，组成地面纹理特征点集；其中，第一纹素值大于第二纹素值；/n步骤2、按照预设纹素间隔从地面纹理特征点集中提取出第一地面纹理特征点，然后对满足预设灰度分布关系的所有第一地面纹理特征点的灰度值进行加权平均计算，以获取当前帧灰度图像的局部纹理特征值；/n步骤3、搜索预先配置的地面纹理特征库中是否存在与当前...
【技术特征摘要】
1.一种基于地面纹理的视觉定位方法，其特征在于，该视觉定位方法在一个底部边缘的中央装配有一个摄像头的移动机器人上实施，其中，这个摄像头的镜头对准工作区域的水平地面；
该视觉定位方法包括：
步骤1、采集地面纹理的当前帧灰度图像，并获取灰度值处于第一纹素值与第二纹素值之间的特征点，组成地面纹理特征点集；其中，第一纹素值大于第二纹素值；
步骤2、按照预设纹素间隔从地面纹理特征点集中提取出第一地面纹理特征点，然后对满足预设灰度分布关系的所有第一地面纹理特征点的灰度值进行加权平均计算，以获取当前帧灰度图像的局部纹理特征值；
步骤3、搜索预先配置的地面纹理特征库中是否存在与当前帧灰度图像的局部纹理特征值的差值落入预设误差范围内的参考灰度图像的局部纹理特征值，是则将这个参考灰度图像的位置信息作为移动机器人的当前位置；其中，预先配置的地面纹理特征库内包括参考灰度图像、对应参考灰度图像的局部纹理特征值和对应参考灰度图像的位置信息。
2.根据权利要求1所述视觉定位方法，其特征在于，所述移动机器人通过预先遍历工作区域的水平地面而采集建立起所述地面纹理特征库内的参考灰度图像，再执行所述步骤2以获取所述参考灰度图像的局部纹理特征值，其中，每个采集位置的坐标信息是相对于移动机器人的初始起点位置确定的。
3.根据权利要求2所述视觉定位方法，其特征在于，当判断到所述当前帧灰度图像的局部纹理特征值与预先配置的地面纹理特征库的参考灰度图像的局部纹理特征值的差值都没有落入所述预设误差范围时，对所述当前帧灰度图像中的每个第一地面纹理特征点执行4个相邻纹素位置的线性插值操作，使得线性插值新增的纹素位置处的灰度值与所述当前帧灰度图像中原来的第一地面纹理特征点的加权平均结果与所述地面纹理特征库中对应搜索的参考灰度图像的局部纹理特征值的差值落入所述预设误差范围内。
4.根据权利要求3所述视觉定位方法，其特征在于，所述地面纹理特征库内的参考灰度图像用于通过第一地面纹理特征点来从参考灰度图像中区分出移动机器人的机体背景与目标地面纹理，并以所述第一地面纹理特征点中的各种灰度值出现的次数作为所述步骤2的加权平均计算的权重系数。
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：许登科，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
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