一种定位方法、装置、电子设备、介质及机器人制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种定位方法、装置、电子设备、介质及机器人，方法应用于单目相机，包括：对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。本发明专利技术公开的定位方法用以解决现有的定位方法计算量大，检测频率低、实时性不足的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种定位方法、装置、电子设备、介质及机器人
本专利技术涉及机器人定位
，尤其涉及一种定位方法、装置、电子设备、介质及机器人。
技术介绍
目前，室内机器人越来越广受公众关注，在实现具体的功能的过程中，其自主定位技术的好坏是决定室内机器人能否得以应用的关键。现在业内常用的定位方式是采用深度摄像头检测环境中的目标物体，例如RGB-D摄像头和双目摄像头等，但RGB-D摄像头FOV小(FieldofView，视场角)，实际应用中很难持续跟踪目标物体，而且在面对特殊材料物体时，深度数据噪点很多，影响目标定位，而双目摄像头则小型化困难，且计算量大，占用资源多，深度数据精度差。单目摄像头相对于深度摄像头来说，成本较低，但目前采用2D-3D匹配算法，计算量大，不能满足实时性，且容易丢失特征信息，造成目标跟踪失败。也就是说，目前的室内机器人的定位方案存在计算量大，检测频率低，检测实时性不足的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例通过提供一种定位方法、装置、电子设备、介质及机器人，解决了现有技术中室内机器人的定位方案计算量大，检测频率低，检测实时性不足的技术问题，实现了降低计算量，提高检测频率及检测实时性的技术效果。第一方面，本申请提供一种定位方法，应用于单目相机，包括：对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；r>根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。可选地，所述根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度，包括：对所述目标检测框进行语义分割，以获得所述目标物体在所述图像区域上的像素分布区；计算所述像素分布区的宽度，以获得所述目标物体的像素宽度。可选地，所述先验知识数据包括所述目标物体的真实宽度数据，所述先验知识数据的获取方式包括：采用激光雷达实时获取所述目标物体的二维宽度数据，并对所述二维宽度数据进行预设的处理；或者，预先收集环境中所述目标物体的真实宽度数据，并制作成先验知识数据表。可选地，所述对所述二维宽度数据进行预设的处理，包括：根据所述单目相机的基准坐标系与所述激光雷达的基准坐标系之间的方向和位置参数，计算所述检测框在所述二维宽度数据中对应的激光点云数据；通过聚类去除所述激光点云数据中与所述检测框不相关的数据，计算剩下的所述激光点云数据中首尾点之间的距离，以获得所述目标物体的真实宽度。可选地，在所述对目标物体进行识别，并输出目标检测框之前，还包括：获取所述单目相机的内参矩阵以及畸变参数，以构建相机模型。可选地，所述相机模型为针孔模型，所述根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离，包括：根据针孔模型的相似三角形原理，按照公式D/f＝Wo/Wp，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离；其中，D为所述目标物体与所述单目相机之间的距离，f为所述单目相机的焦距，Wo为所述真实宽度，Wp为所述像素宽度。第二方面，基于同一专利技术构思，提供一种室内机器人，包括单目相机，所述单目相机按照上述第一方面提供的任一方法进行定位。第三方面，基于同一专利技术构思，提供一种定位装置，所述定位装置为单目相机，包括：目标物体检测模块，用于对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；像素宽度获取模块，用于根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；真实宽度获取模块，用于根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；目标距离获取模块，用于根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。第四方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面中任一项方法的步骤。第五方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项方法的步骤。本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请设置采用单目相机对目标物体进行定位。在定位的过程中，首先对目标物体进行识别，并输出目标检测框，根据该目标检测框，可以获得目标物体的像素宽度；同时，根据目标物体的先验知识数据集，获取目标物体的真实宽度，最后，根据目标物体的像素宽度和真实宽度，可以获得目标物体与单目相机之间的距离。由于采用先验知识数据集，极大地减少了数据量，因此可以提高单目相机的检测频率，进而能够满足对目标物体检测的实时性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例中的定位方法流程图；图2为本申请实施例中的室内机器人示意图；图3为本申请实施例中的定位装置示意图；图4为本申请实施例中的电子设备示意图；图5为本申请实施例中的计算机存储介质示意图。具体实施方式本申请实施例通过提供一种定位方法，解决了现有技术中室内机器人的定位检测频率低以及定位实时性偏低的技术问题。本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本实施例提供一种定位方法，应用于单目相机，如图1所示，包括：步骤S101，对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；步骤S102，根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；步骤S103，根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；步骤S104，根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。采用单目相机来实现室内机器人的定位，与采用双目摄像头以及RGB-D摄像头相比，成本更低；同时，由于根据目标物体的先验知识数据集获取其真实宽度，可以降低处理器在定位本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法应用于单目相机，包括：/n对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；/n根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；/n根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；/n根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。/n

【技术特征摘要】
1.一种定位方法，其特征在于，所述方法应用于单目相机，包括：
对目标物体进行识别，并输出目标检测框，其中，所述目标检测框表征所述目标物体的图像区域；
根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度；
根据所述目标物体的先验知识数据，获取所述目标物体的真实宽度；
根据所述像素宽度和所述真实宽度，获得所述目标物体与所述单目相机之间的距离。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测框，获得所述目标物体的像素宽度，包括：
对所述目标检测框进行语义分割，以获得所述目标物体在所述图像区域上的像素分布区；
计算所述像素分布区的宽度，以获得所述目标物体的像素宽度。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述先验知识数据包括所述目标物体的真实宽度数据，所述先验知识数据的获取方式包括：
采用激光雷达实时获取所述目标物体的二维宽度数据，并对所述二维宽度数据进行预设的处理；
或者，预先收集环境中所述目标物体的真实宽度数据，并制作成先验知识数据表。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述二维宽度数据进行预设的处理，包括：
根据所述单目相机的基准坐标系与所述激光雷达的基准坐标系之间的方向和位置参数，计算所述检测框在所述二维宽度数据中对应的激光点云数据；
通过聚类去除所述激光点云数据中与所述检测框不相关的数据，计算剩下的所述激光点云数据中首尾点之间的距离，以获得所述目标物体的真实宽度。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对目标物体进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李梦男，支涛，
申请(专利权)人：北京云迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11