机器人的定位校正方法、设备和存储介质技术

本申请提供一种机器人的定位校正方法、设备和存储介质，该方法包括：根据采集到的环境图像，获取参照线的第一定位信息；所述第一定位信息包括：所述参照线在机器人的已创建的环境地图中的坐标信息和方向信息；根据所述参照线的第一定位信息，确定在所述环境地图中所述参照线匹配的第二定位信息；根据所述第一定位信息以及所述第二定位信息，对所述机器人的当前定位信息进行校正。该方法实现了对定位误差的校正，提高了定位精度。提高了定位精度。提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
机器人的定位校正方法、设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种机器人的定位校正方法、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，移动机器人的研究和发展非常迅速，一些服务型机器人也已逐渐进入人们的日常生活，例如清洁机器人，随着清洁机器人智能程度的提高,清洁机器人在家庭中的使用率越来越高。不管是什么类型的机器人，只要自主移动，就需要进行导航定位。
[0003]为了节省成本，目前大多数清洁机器人采用惯性导航和碰撞来对清洁环境(例如室内环境)进行建图以及定位，但是惯性导航严重依赖机器人的轮子产生的里程。实际使用过程中，轮子与地面存在一定程度的打滑，惯性导航过程中会存在累积误差，从而影响定位的精度。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种机器人的定位校正方法、设备和存储介质，以提高定位精度。
[0005]第一方面，本申请提供一种机器人的定位校正方法，包括：
[0006]根据采集到的环境图像，获取参照线的第一定位信息；所述第一定位信息包括：所述参照线在机器人的已创建的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人的定位校正方法，其特征在于，包括：根据采集到的环境图像，获取参照线的第一定位信息；所述第一定位信息包括：所述参照线在机器人的已创建的环境地图中的坐标信息和方向信息；根据所述参照线的第一定位信息，确定在所述环境地图中与所述参照线匹配的第二定位信息；根据所述第一定位信息以及所述第二定位信息，对所述机器人的当前定位信息进行校正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集到的环境图像包括：第一镜头采集的第一环境图像和第二镜头采集的第二环境图像，所述根据采集到的环境图像，获取参照线的第一定位信息，包括：提取所述第一环境图像中所述参照线对应的至少两个第一边缘像素点；根据各个所述第一边缘像素点的像素坐标，确定各个所述第一边缘像素点在第一镜头坐标系下的三维坐标；根据各个所述第一边缘像素点在所述第二环境图像上投影像素点的像素坐标，以及所述第二环境图像中提取的所述参照线对应的至少两个第二边缘像素点的像素坐标，对各个所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标进行优化，得到各个所述第一边缘像素点优化后的三维坐标；根据各个所述第一边缘像素点优化后的三维坐标，确定所述参照线的第一定位信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一环境图像中所述参照线对应的至少两个第一边缘像素点，包括：根据所述第一环境图像中的亮度信息，提取所述第一环境图像中所述参照线对应的至少两个第一边缘像素点，并获取各个所述第一边缘像素点的像素坐标；相应的，所述根据各个所述第一边缘像素点的像素坐标，确定各个所述第一边缘像素点在第一镜头坐标系下的三维坐标，包括：根据各个所述第一边缘像素点的像素坐标和深度信息以及第一镜头的内参，确定各个所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各个所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标进行优化之前，还包括：根据所述第一镜头和第二镜头之间的相对位姿关系，以及所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标，确定所述第一边缘像素点在所述第二镜头坐标系下对应的三维点的位置坐标；根据所述第二镜头的内参信息以及所述第一边缘像素点在所述第二镜头坐标系下对应的三维点的位置坐标，确定所述第一边缘像素点在所述第二环境图像中的投影像素点的像素坐标。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各个所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标进行优化之前，还包括：根据所述第二环境图像中的RGB色彩信息，提取各个所述第二边缘像素点，并获取各个所述第二边缘像素点的像素坐标；根据各个所述第二边缘像素点的像素坐标，生成各个所述第二边缘像素对应的线段；
相应的，所述对各个所述第一边缘像素点在所述第一镜头坐标系下的三维坐标进行优化，包括：根据各个所述投影像素点与所述线段的距离，对各个所述投影像素点对应的第一边...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱建华，郭斌，
申请(专利权)人：杭州萤石软件有限公司，
类型：发明
国别省市：