机器人、地图创建方法、定位方法及介质技术

本申请涉及一种机器人、地图创建方法和装置、定位方法和装置及介质。该方法包括：通过相机获取当前的第一图像；将第一图像与预存地图进行对比，确定预存地图中与第一图像相似度最高的目标图像，其中，预存地图包括至少两个第二图像、至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和至少两个第二图像中每个第二图像对应的位姿；提取第一图像中的特征点得到多个第一特征点，并将第一特征点和目标图像的特征点进行匹配，确定对应的目标特征点；根据目标特征点在第一图像中的坐标，和与目标特征点相匹配的特征点在三维空间中的坐标信息，得到机器人的第一位姿，从而获得机器人的定位信息。本申请能够提高定位精度和地图创建的精度。和地图创建的精度。和地图创建的精度。

【技术实现步骤摘要】
机器人、地图创建方法、定位方法及介质


[0001]本申请涉及地图
，特别是涉及一种机器人、地图创建方法、定位方法及介质。

技术介绍

[0002]地图是智能设备进行其他复杂任务的基础，例如导航机器人需要基于所在环境的地图才能实现导航任务。
[0003]目前地图可根据传感器的不同分为视觉地图和激光地图。视觉地图是指基于相机采集图像创建的地图，激光地图是指基于激光采集图像创建的地图，视觉地图相比于激光地图，地图特征丰富，用于地图跟踪比激光地图更加稳定。但相机在不同光照条件下，其采集的图像清晰度会受到影响，导致定位精度不高。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高定位的精度的机器人、地图创建方法、定位方法及介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种机器人，所述机器人上搭载有相机和定位传感器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如下步骤：通过所述相机获取所述机器人在当前位置对应的第一图像，和通过所述定位传感器获取所述机器人在当前位置对应的当前位姿；对所述第一图像与预存地图中的图像进行对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，其中，所述预存地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和所述至少两个第二图像中每个第二图像对应的位姿；对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，并将所述多个第一特征点和所述目标图像的特征点进行特征点匹配，确定所述多个第一特征点中与所述目标图像的特征点相匹配的目标特征点；根据所述目标特征点在所述第一图像中的坐标，和与所述目标特征点相匹配的特征点在所述三维空间中的坐标信息，计算得到所述机器人的第一位姿，并根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息。
[0006]第二方面，本申请还提供了一种定位方法，该定位方法包括：通过相机获取机器人在当前位置对应的第一图像，和通过定位传感器获取所述机器人在当前位置对应的当前位姿；对所述第一图像与预存地图中的图像进行对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，其中，所述预存地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和所述至少两个第二图像中每
个第二图像对应的位姿；对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，并将所述多个第一特征点和所述目标图像的特征点进行特征点匹配，确定所述多个第一特征点中与所述目标图像的特征点相匹配的目标特征点；根据所述目标特征点在所述第一图像中的坐标，和与所述目标特征点相匹配的特征点在所述三维空间中的坐标信息，计算得到所述机器人的第一位姿，并根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息。
[0007]第三方面，本申请还提供了一种机器人，所述机器人上搭载有相机和定位传感器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如下步骤：通过所述定位传感器获取所述机器人在待创建地图区域移动过程中创建的至少两个节点中每个节点的第二位姿，和通过所述相机获取所述至少两个节点中每个节点对应的第二图像；对所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的特征点，并确定所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系，其中所述相邻节点为所述至少两个节点中创建时间相邻的两个节点；利用预设第一规则对所述至少两个节点中每个节点的第二位姿进行优化，获得所述至少两个节点中每个节点的第三位姿；根据所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系和所述至少两个节点中每个节点的第三位姿创建预存地图。
[0008]第四方面，本申请还提供了一种地图创建方法，所述地图创建方法应用于机器人，所述机器人上搭载有相机和定位传感器，所述方法包括：通过所述定位传感器获取所述机器人在待创建地图区域移动过程中创建的至少两个节点中每个节点的第二位姿，和通过所述相机获取所述至少两个节点中每个节点对应的第二图像；对所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的特征点，并确定所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系，其中所述相邻节点为所述至少两个节点中创建时间相邻的两个节点；利用预设第一规则对所述至少两个节点中每个节点的第二位姿进行优化，获得所述至少两个节点中每个节点的第三位姿；根据所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系和所述至少两个节点中每个节点的第三位姿创建地图。
[0009]第五方面，本申请还提供了一种定位装置，所述装置包括：第一获取模块，用于通过相机获取机器人在当前位置对应的第一图像，和通过定位传感器获取所述机器人在当前位置对应的当前位姿；对比模块，用于将所述第一图像与预存地图中的图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，其中，所述预存地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和所述至少两个第二图像中每个第二图像对应的位姿；
第一特征提取模块，用于对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，并将所述多个第一特征点和所述目标图像的特征点进行特征点匹配，确定所述多个第一特征点中与所述目标图像的特征点相匹配的目标特征点；定位模块，用于根据所述目标特征点在所述第一图像中的坐标，和与所述目标特征点相匹配的特征点在所述三维空间中的坐标信息，计算得到所述机器人的第一位姿，并根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息。
[0010]第六方面，本申请还提供了一种地图创建装置，所述装置包括：第二获取模块，用于通过所述定位传感器获取所述机器人在待创建地图区域移动过程中创建的至少两个节点中每个节点的第二位姿，和通过所述相机获取所述至少两个节点中每个节点对应的第二图像；第二特征提取模块，用于对所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的特征点，并确定所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系，其中所述相邻节点为所述至少两个节点中创建时间相邻的两个节点；位姿优化模块，用于利用预设第一规则对所述至少两个节点中每个节点的第二位姿进行优化，获得所述至少两个节点中每个节点的第三位姿；地图创建模块，用于根据所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系和所述至少两个节点中每个节点的第三位姿创建地图。
[0011]第七方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述地图创建方法或者定位方法的步骤。
[0012]第八方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述地图创建方法或者定位方法的步骤。
[0013]上述机器人、地图创建方法和装置、定位方法和装置及介质，通过在机器人中预存地图，其中预存的地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人，所述机器人上搭载有相机，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如下步骤：通过所述相机获取所述机器人在当前位置对应的第一图像；将所述第一图像与预存地图中的图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，其中，所述预存地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和所述至少两个第二图像中每个第二图像对应的位姿；对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，并将所述多个第一特征点和所述目标图像的特征点进行特征点匹配，确定所述多个第一特征点中与所述目标图像的特征点相匹配的目标特征点；根据所述目标特征点在所述第一图像中的坐标，和与所述目标特征点相匹配的特征点在所述三维空间中的坐标信息，计算得到所述机器人的第一位姿，并根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息。2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，包括：对所述第一图像进行直方图均衡化，获得对应的第一直方图；对所述第一直方图进行特征点提取得到所述多个第一特征点。3.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机器人上还搭载有定位传感器，将所述第一图像与预存地图中的图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像之前，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如下步骤：通过所述定位传感器获取所述机器人在当前位置对应的当前位姿，所述当前位姿包括所述机器人在当前位置的坐标信息；所述将所述第一图像与预存地图中的图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，包括：在所述预存地图中确定与所述当前位姿中坐标信息对应的目标位置；将所述第一图像与所述预存地图中以所述目标位置为中心的预设范围内图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像。4.根据权利要求3所述的机器人，其特征在于，所述根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息，包括：对所述当前位姿和第一位姿进行融合处理得到融合位姿，将所述融合位姿作为所述机器人的定位信息。5.一种定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：通过相机获取机器人在当前位置对应的第一图像；将所述第一图像与预存地图中的图像进行相似度对比，确定所述预存地图中与所述第一图像相似度最高的目标图像，其中，所述预存地图包括至少两个第二图像、所述至少两个第二图像中每个第二图像的特征点在三维空间中的坐标信息和所述至少两个第二图像中每个第二图像对应的位姿；对所述第一图像进行特征点提取得到多个第一特征点，并将所述多个第一特征点和所述目标图像的特征点进行特征点匹配，确定所述多个第一特征点中与所述目标图像的特征
点相匹配的目标特征点；根据所述目标特征点在所述第一图像中的坐标，和与所述目标特征点相匹配的特征点在所述三维空间中的坐标信息，计算得到所述机器人的第一位姿，并根据所述第一位姿获得所述机器人的定位信息。6.一种机器人，所述机器人上搭载有相机和定位传感器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如下步骤：通过所述定位传感器获取所述机器人在待创建地图区域移动过程中创建的至少两个节点中每个节点的第二位姿，和通过所述相机获取所述至少两个节点中每个节点对应的第二图像；对所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的特征点，并确定所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系，其中所述相邻节点为所述至少两个节点中创建时间相邻的两个节点；利用预设第一规则对所述至少两个节点中每个节点的第二位姿进行优化，获得所述至少两个节点中每个节点的第三位姿；根据所述至少两个节点中任意相邻节点的第二图像中特征点的对应关系和所述至少两个节点中每个节点的第三位姿创建预存地图。7.根据权利要求6所述的机器人，其特征在于，所述对所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的特征点，包括：对所述所有第二图像进行特征点提取，获得所述所有第二图像中每个第二图像的第二特征点；按照预设角度旋转所述所有第二图像，获得所述所有第二图像中每个第二图像对应的旋转图像；对所有旋转图像进行特征点提取，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚喜，
申请(专利权)人：深圳市普渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：