【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的机器人避障方法
本专利技术涉及机器人避障
，具体而言涉及一种基于视觉的机器人避障方法。
技术介绍
自主导航与定位的技术是智能机器人的关键技术之一，定位技术可以使机器人知道“我在哪”；建图技术可以对机器人周围环境进行建图，它服务于定位，也能使机器人知道“我要去哪”；导航技术可以让机器人知道“怎么去”。在未知环境即没有地图的情况下，需要机器人具备同时定位和建图的能力(SLAM，SimultaneousLocalizationAndMapping)。在已知环境(有地图)的情况，需要机器人在已有地图上进行定位，并保持全局一致。用于定位与建图的传感器主要是相机和激光雷达。现有机器人中激光定位与建图技术成熟、精度高、计算量小，但无法处理无结构区域或无法区分结构相似的区域，在一些人群密集等复杂场景也会出现丢失情况。基于视觉传感器的定位与建图技术可以充分利用丰富视觉信息进而对基于激光的SLAM技术做辅助定位。在导航方面，机器人最重要的特性是能够进行实施避障。机器人常用的单线雷达是二维传感器，扫描的是固定高度的障碍物，低于...
【技术保护点】
1.一种基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述避障方法包括以下步骤：/nS1，利用激光全局定位模块和视觉全局定位模块对各自采集的图像数据和激光数据进行关键帧处理，构建全局定位环境库，所述全局定位环境库包括视觉全局定位库和激光全局定位库；其中，视觉全局定位模块同时接收激光定位模块发送的所有视觉帧的位姿和激光全局定位模块发送的关键帧信息，基于激光建图结果，构建激光地图坐标系下的视觉定位地图；/nS2，对机器人当前位置的视觉图像和激光信息进行处理，提取其中特征信息，在全局定位环境库中进行检索与匹配，确定机器人的实时位姿和对应的视觉特征地图，在视觉定位地图上进行全局定位，生成局...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述避障方法包括以下步骤：
S1，利用激光全局定位模块和视觉全局定位模块对各自采集的图像数据和激光数据进行关键帧处理，构建全局定位环境库，所述全局定位环境库包括视觉全局定位库和激光全局定位库；其中，视觉全局定位模块同时接收激光定位模块发送的所有视觉帧的位姿和激光全局定位模块发送的关键帧信息，基于激光建图结果，构建激光地图坐标系下的视觉定位地图；
S2，对机器人当前位置的视觉图像和激光信息进行处理，提取其中特征信息，在全局定位环境库中进行检索与匹配，确定机器人的实时位姿和对应的视觉特征地图，在视觉定位地图上进行全局定位，生成局部代价地图；
S3，采用深度视觉传感器获取包含障碍物信息的点云数据，对点云数据进行稀疏化处理，提取关键有效数据，解析提取数据，结合激光数据得到三维方向上的障碍物信息，在局部代价地图中标记出障碍物位置信息。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述激光全局定位模块采用激光雷达。
3.根据权利要求2所述的基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述视觉全局定位模块采用单目视觉传感器。
4.根据权利要求3所述的基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述激光雷达位于机器人侧面临近底面处，沿机器人环向采集机器人所处区域的激光数据；所述单目视觉传感器安装在机器人侧面临近顶面处，采用广角镜头，根据外部控制指令以动态调节其视场角，单目视觉传感器用于采集机器人所处区域的视觉图像；所述深度视觉传感器安装在激光雷达和单目视觉传感器之间，用于采集机器人前进方向上的障碍物点云信息。
5.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，所述关键帧至少满足以下条件中的任意一个：
(1)机器人转动角度大于预设角度阈值，(2)机器人移动距离大于预设距离阈值，(3)采用当前帧图像与前一个关键帧图像的特征点的匹配信息评估两者之间的内容重叠度时，当前帧图像与前一个关键帧图像的内容重叠度小于第一预设重叠度阈值，(4)采用ICP算法计算当前帧激光与前一个关键帧激光两者之间激光数据配准程度，评估得到的当前帧激光与前一个关键帧激光的内容重叠度小于第二预设重叠度阈值。
6.根据权利要求1所述的基于视觉的机器人避障方法，其特征在于，步骤S1中，所述构建全局定位环境库的过程包括以下步骤：
S11，对激光定位模块、视觉全局定位模块和激光全局定位模块进行系统时钟对准；
S12，接收用户界面模块发送的开始建图命令，依次进行以下操作：
S121，利用视觉全局定位模块采集当前场景的视觉图像，对采集的视觉图像进行在线预处理，从视觉图像中提取并保存图像特征信息；
S122，驱使激光定位模块构建当前场景...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐志，罗云翔，邸慧军，硕南，张展华，
申请(专利权)人：中科院软件研究所南京软件技术研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。