一种坐标对应方法、机器人及存储介质技术

一种坐标对应方法、机器人及存储介质。本申请公开了一种坐标对应方法，所述方法包括：确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域；将所述摄像头画面的像素坐标转换为对应所述投影区域的区域坐标；识别并获取所述摄像头画面中物体对应所述投影区域的物体投影坐标；基于所述区域坐标和所述物体投影坐标形成新的SLAM扫描地图。本申请还公开了一种机器人。通过本申请技术方案，一方面可以将摄像头画面的像素坐标精准的与SLAM扫描地图坐标对应起来，可通过摄像头画面像素坐标直接指导机器人行进移动；一方面，可以精准的识别摄像头画面中的物体，从而对机器人的行进路径进行更好的规划。划。划。

【技术实现步骤摘要】
一种坐标对应方法、机器人及存储介质


[0001]本申请涉及机器人同步定位与地图创建(SLAM)
，尤其是涉及一种坐标对应方法、机器人及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，智能机器人通过摄像头画面AI识别能获得识别物的像素坐标，如识别物在摄像头画面中所占位置矩形的左上角、右下角坐标。通过SLAM扫描地图能提供机器人对环境情况的了解，明确哪些地方是可移动区域，哪些地方是障碍物，包含自己的纵横轴坐标系。但在现有技术中，这两种坐标系统之间不互通，摄像头画面AI识别到的识别物像素坐标不能直接与SLAM扫描地图的坐标对应起来，这就使得在使用SLAM扫描地图指导机器人时，无法控制机器人准确的移动到识别物位置。
[0003]前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。

技术实现思路

[0004]本申请旨在于解决摄像头画面AI识别获得的识别物的像素坐标与SLAM扫描地图的坐标不能互通的问题，以及摄像头画面AI识别到的识别物像素坐标不能直接用于指导机器人移动到识别物位置的问题。
[0005]本申请提供了一种坐标对应方法，所述方法包括：
[0006]确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域；
[0007]将所述摄像头画面的像素坐标转换为对应所述投影区域的区域坐标；
[0008]识别并获取所述摄像头画面中物体对应所述投影区域的物体投影坐标；
[0009]基于所述区域坐标和所述物体投影坐标形成新的SLAM扫描地图。
[0010]根据本申请的一个实施方式，所述确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域的步骤，包括：
[0011]标注所述摄像头画面边缘四个顶角在所述SLAM扫描地图上的顶角坐标；
[0012]基于所述顶角坐标确定所述摄像头画面在所述SLAM扫描地图上的投影区域。
[0013]根据本申请的一个实施方式，标注所述摄像头画面边缘四个顶角在所述SLAM扫描地图上的位置坐标的步骤，包括：
[0014]确定摄像头与SLAM扫描仪的对应关系；
[0015]基于所述对应关系标注所述摄像头画面上边缘两个顶角在所述SLAM扫描地图上的坐标；
[0016]基于所述对应关系标注所述摄像头画面下边缘两个顶角在所述SLAM扫描地图上的坐标。
[0017]根据本申请的一个实施方式，将所述摄像头画面的像素坐标转换为对应所述投影区域的区域坐标的步骤，包括：
[0018]获取所述摄像头画面的宽和高，以及所述投影区域的长边、短边和高；
[0019]基于所述摄像头画面的宽和高以及所述投影区域的长边、短边和高，计算所述摄像头画面的像素坐标对应于所述投影区域的区域坐标。
[0020]根据本申请的一个实施方式，识别并获取所述摄像头画面中物体对应所述投影区域的物体投影坐标的步骤，包括：
[0021]识别所述摄像头画面中的物体；
[0022]获取所述物体在所述摄像头画面的物体顶点坐标；
[0023]基于所述物体顶点坐标计算所述物体在所述投影区域的物体投影坐标。
[0024]根据本申请的一个实施方式，所述基于所述区域坐标和所述物体投影坐标形成新的SLAM扫描地图的步骤之后，还包括：
[0025]基于所述新的SLAM扫描地图确定机器人至所述物体的移动路径；
[0026]基于所述移动路径控制所述机器人移动至所述物体对应的目标区域。
[0027]根据本申请的一个实施方式，所述基于所述新的SLAM扫描地图确定移动路径的步骤之前，还包括：
[0028]判断所述物体是否为预设目标；
[0029]若是，基于所述新的SLAM扫描地图确定机器人至所述物体的移动路径。
[0030]本申请还提供了一种机器人，所述机器人包括：
[0031]摄像头单元，用于获取机器人前方的画面；
[0032]定位与地图构建单元，用于获取针对所述机器人的扫描地图；
[0033]校对单元，用于将所述画面的像素坐标与所述扫描地图坐标进行对应处理，并生成新的扫描地图；
[0034]边缘计算单元，用于对所述摄像头单元获取的画面进行识别，并根据处理后的所述新的扫描地图生成移动路径；
[0035]控制单元，控制所述机器人按照所述移动路径移动至目标区域。
[0036]本申请还提供了一种机器人，所述机器人包括：存储器、处理器，
[0037]其中，所述存储器上存储有坐标对应的程序，所述坐标对应的程序被所述处理器执行时，实现如上所述的坐标对应方法的步骤。
[0038]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，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，实现如上所述的坐标对应方法。
[0039]本申请的有益效果：
[0040]通过本申请提供的坐标对应方法及机器人，一方面可以将摄像头画面的像素坐标精准的与SLAM扫描地图坐标对应起来，可通过摄像头画面像素坐标直接指导机器人行进移动；另一方面，可以精准的识别摄像头画面中的物体，从而对机器人的行进路径进行更好的规划。
附图说明
[0041]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
[0042]图1为本申请实施例提供的坐标对应方法的流程示意图。
[0043]图2为本申请实施例的坐标对应的示意图。
[0044]图3为本申请实施例的确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域的流程示意图。
[0045]图4为本申请实施例标注摄像头画面边缘四个顶角在SLAM扫描地图上的位置坐标的流程示意图。
[0046]图5为本申请实施例将摄像头画面的像素坐标转换为对应投影区域的区域坐标的流程示意图。
[0047]图6为本申请实施例识别并获取摄像头画面中物体对应投影区域的物体投影坐标的流程示意图。
[0048]图7为本申请实施例机器人结构示意图。
具体实施方式
[0049]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0050]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种坐标对应方法，其特征在于，所述方法包括：确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域；将所述摄像头画面的像素坐标转换为对应所述投影区域的区域坐标；识别并获取所述摄像头画面中物体对应所述投影区域的物体投影坐标；基于所述区域坐标和所述物体投影坐标形成新的SLAM扫描地图。2.根据权利要求1所述的坐标对应方法，其特征在于，所述确定摄像头画面在SLAM扫描地图上的投影区域的步骤，包括：标注所述摄像头画面边缘四个顶角在所述SLAM扫描地图上的顶角坐标；基于所述顶角坐标确定所述摄像头画面在所述SLAM扫描地图上的投影区域。3.根据权利要求2所述的坐标对应方法，其特征在于，标注所述摄像头画面边缘四个顶角在所述SLAM扫描地图上的位置坐标的步骤，包括：确定摄像头与SLAM扫描仪的对应关系；基于所述对应关系标注所述摄像头画面上边缘两个顶角在所述SLAM扫描地图上的坐标；基于所述对应关系标注所述摄像头画面下边缘两个顶角在所述SLAM扫描地图上的坐标。4.根据权利要求1所述的坐标对应方法，其特征在于，将所述摄像头画面的像素坐标转换为对应所述投影区域的区域坐标的步骤，包括：获取所述摄像头画面的宽和高，以及所述投影区域的长边、短边和高；基于所述摄像头画面的宽和高以及所述投影区域的长边、短边和高，计算所述摄像头画面的像素坐标对应于所述投影区域的区域坐标。5.根据权利要求1所述的坐标对应方法，其特征在于，识别并获取所述摄像头画面中物体对应所述投影区域的物体投影坐标的步骤，包括：识别所述摄像头画面中的物体；获取所述物体在所述摄像头画面的...

【专利技术属性】
技术研发人员：许青，赖永聪，郑宝智，傅东生，
申请(专利权)人：深圳奇迹智慧网络有限公司，
类型：发明
国别省市：