机器人、定位方法及计算机可读存储介质技术

本申请提供了一种机器人、定位方法及计算机可读存储介质，其中，机器人首先拍摄包括多个定位标志物的目标图像；之后，基于每个定位标志物对应的关键点在目标图像中的第一位置坐标和每个定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息，确定机器人在地理坐标系中的多个第二位姿信息；最后，基于每个定位标志物对应的第二位姿信息，确定机器人在地理坐标系中的目标位姿信息。上述技术方案基于多个定位标志物的位置信息能够较为准确的确定机器人在地理坐标系中的位姿信息。坐标系中的位姿信息。坐标系中的位姿信息。

【技术实现步骤摘要】
机器人、定位方法及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及定位和图像处理领域，具体而言，涉及一种机器人、定位方法及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的快速发展，越来越多的自动化设备给人们的生活带来很大的方便，例如，机器人以其自动化、智能化逐渐在各行各业中被使用。
[0003]在使用和控制机器人的过程中，首先需要确定机器人的位姿，基于机器人的位姿和机器人的控制目标，才能确定和控制机器人接下来执行的动作。因此，需要一种技术方案能够准确的确定机器人的位姿。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请至少提供一种机器人、定位方法及计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种机器人，包括摄像头、处理器；所述处理器包括解析处理模块、图像坐标确定模块、位姿变换模块和目标位姿确定模块；
[0006]所述摄像头设置为，拍摄的包括多个定位标志物的目标图像；
[0007]所述解析处理模块设置为，确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息；
[0008]所述图像坐标确定模块设置为，确定每个所述定位标志物对应的关键点在所述目标图像中的第一位置坐标；
[0009]所述位姿变换模块设置为，针对每个定位标志物，基于该定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息；
[0010]所述目标位姿确定模块设置为，基于每个定位标志物对应的所述第二位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的目标位姿信息。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述解析处理模块还设置为，确定所述定位标志物对应的关键点在标志物坐标系中的第二位置坐标；
[0012]所述位姿变换模块具体设置为，
[0013]基于所述定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第二位置坐标，确定所述机器人相对于所述定位标志物的第三位姿信息；
[0014]基于所述第三位姿信息和所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息。
[0015]在一种可能的实施方式中，所述目标位姿确定模块，具体设置为，
[0016]确定每个所述第二位姿信息对应的重投影误差；
[0017]以所有的所述重投影误差的和最小为目标，调整每个第二位姿信息；
[0018]基于调整后的每个第二位姿信息，确定所述目标位姿信息。
[0019]在一种可能的实施方式中，所述目标位姿确定模块在基于调整后的每个第二位姿
信息，确定所述目标位姿信息时，具体设置为：
[0020]确定调整后的每个第二位姿信息对应的重投影误差；
[0021]将最小的重投影误差对应的、调整后的第二位姿信息作为所述目标位姿信息。
[0022]在一种可能的实施方式中，所述解析处理模块具体设置为，
[0023]从所述目标图像中筛选所述定位标志物；
[0024]确定每个所述定位标志物的标识信息；
[0025]基于每个定位标志物的标识信息，确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息。
[0026]在一种可能的实施方式中，所述定位标志物为二维码；
[0027]所述解析处理模块在确定每个所述定位标志物的标识信息时，具体设置为：
[0028]分别对每个二维码进行解码处理，得到每个二维码的标识信息
[0029]在一种可能的实施方式中，所述解析处理模块在从所述目标图像中筛选所述定位标志物时，具体设置为：
[0030]从所述目标图像中提取每个物体的轮廓信息；
[0031]基于每个物体的轮廓信息，确定每个物体在所述目标图像中的形状；
[0032]基于每个物体在所述目标图像中的形状，确定每个物体的正视图的形状；
[0033]基于每个物体的正视图的形状，分别确定每个物体是否为所述定位标志物。
[0034]第二方面，本申请公开了一种定位方法，包括：
[0035]获取机器人拍摄的包括多个定位标志物的目标图像；
[0036]确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息和每个所述定位标志物对应的关键点在所述目标图像中的第一位置坐标；
[0037]针对每个定位标志物，基于该定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息；
[0038]基于每个定位标志物对应的所述第二位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的目标位姿信息。
[0039]在一种可能的实施方式中，所述基于该定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息，包括：
[0040]获取该定位标志物对应的关键点在标志物坐标系中的第二位置坐标；
[0041]基于该定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第二位置坐标，确定所述机器人相对于该定位标志物的第三位姿信息；
[0042]基于所述第三位姿信息和该定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息。
[0043]在一种可能的实施方式中，所述基于每个定位标志物对应的所述第二位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的目标位姿信息，包括：
[0044]确定每个所述第二位姿信息对应的重投影误差；
[0045]以所有的所述重投影误差的和最小为目标，调整每个第二位姿信息；
[0046]基于调整后的每个第二位姿信息，确定所述目标位姿信息。
[0047]在一种可能的实施方式中，所述确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息，包括：
[0048]从所述目标图像中筛选所述定位标志物；
[0049]确定每个所述定位标志物的标识信息；
[0050]基于每个定位标志物的标识信息，确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息。
[0051]在一种可能的实施方式中，所述定位标志物为二维码；
[0052]所述确定每个所述定位标志物的标识信息，包括：
[0053]分别对每个二维码进行解码处理，得到每个二维码的标识信息。
[0054]在一种可能的实施方式中，所述从所述目标图像中筛选所述定位标志物，包括：
[0055]从所述目标图像中提取每个物体的轮廓信息；
[0056]基于每个物体的轮廓信息，确定每个物体在所述目标图像中的形状；
[0057]基于每个物体在所述目标图像中的形状，确定每个物体的正视图的形状；
[0058]基于每个物体的正视图的形状，分别确定每个物体是否为所述定位标志物。
[0059]第三方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述定位方法的步骤。
[0060]本申请提供了一种机器人、定位方法及计算机可读存储介质，其中，机器人首先拍摄包括多个定位标志物的目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人，其特征在于，包括摄像头、处理器；所述处理器包括解析处理模块、图像坐标确定模块、位姿变换模块和目标位姿确定模块；所述摄像头设置为，拍摄包括多个定位标志物的目标图像；所述解析处理模块设置为，确定每个所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息；所述图像坐标确定模块设置为，确定每个所述定位标志物对应的关键点在所述目标图像中的第一位置坐标；所述位姿变换模块设置为，针对每个定位标志物，基于该定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息；所述目标位姿确定模块设置为，基于每个定位标志物对应的所述第二位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的目标位姿信息。2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述解析处理模块还设置为，确定所述定位标志物对应的关键点在标志物坐标系中的第二位置坐标；所述位姿变换模块具体设置为，基于所述定位标志物对应的所述第一位置坐标和所述第二位置坐标，确定所述机器人相对于所述定位标志物的第三位姿信息；基于所述第三位姿信息和所述定位标志物在地理坐标系中的第一位姿信息，确定所述机器人在地理坐标系中的第二位姿信息。3.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述目标位姿确定模块，具体设置为，确定每个所述第二位姿信息对应的重投影误差；以所有的所述重投影误差的和最小为目标，调整每个第二位姿信息；基于调整后的每个第二位姿信息，确定所述目标位姿信息。4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述目标位姿确定模块在基于调整后的每个第二位姿信息，确定所述目标位姿信息时，具体设置为：确定调整后的每个第二位姿信息对应的重投影误差；将最小的重投影误差对应的、调整后的第二位姿信息作为所述目标位姿信息。5.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述解析处理模块具体设置为，从所述目标图像中筛选所述定位标志物；确定每个所述定位标志物的标识信息；基于每个定...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵仕伟，陈超，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：