语义地图构建方法、移动机器人及存储介质技术

本申请涉及图像处理技术领域，提供一种语义地图构建方法、移动机器人及存储介质，该方法包括：获取移动机器人的摄像头拍摄的环境图像；对所述环境图像进行图像识别，以获取所述环境图像中障碍物的类型信息；生成所述环境图像的深度图像，并根据所述深度图像确定所述障碍物与所述移动机器人的相对位置坐标；获取所述移动机器人的位姿信息，并根据所述位姿信息和所述相对位置坐标，确定所述障碍物的真实坐标信息；基于所述障碍物的类型信息和所述真实坐标信息，构建所述障碍物的语义地图。本申请旨在提高构建语义地图的完整性和效率。旨在提高构建语义地图的完整性和效率。旨在提高构建语义地图的完整性和效率。

【技术实现步骤摘要】
语义地图构建方法、移动机器人及存储介质


[0001]本申请属于图像处理的
，涉及一种语义地图构建方法、移动机器人及存储介质。

技术介绍

[0002]随着移动机器人使用越来越广泛，机器人的定位和地图构建是一个比较重要的研发要点。目前机器人移动一种方式是采用单激光SLAM技术或多线3D SLAM技术进行定位和地图构建。但是单激光无法检测到激光所在的二维平面以外的物体，并且构建地图不完整，导致机器人容易被障碍物阻碍。多线3D SLAM技术则需要使用3D视觉算法，存在计算量大计算速度较慢的缺点。因此，如何提高构建地图的效率和完整性是亟需解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种语义地图构建方法、移动机器人及存储介质，旨在提构建语义地图的效率和完整性。
[0004]第一方面，本申请提供一种语义地图构建方法，包括：获取移动机器人的摄像头拍摄的环境图像；对所述环境图像进行图像识别，以获取所述环境图像中障碍物的类型信息；生成所述环境图像的深度图像，并根据所述深度图像确定所述障碍物与所述移动机器人的相对位置本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语义地图构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取移动机器人的摄像头拍摄的环境图像；对所述环境图像进行图像识别，以获取所述环境图像中障碍物的类型信息；生成所述环境图像的深度图像，并根据所述深度图像确定所述障碍物与所述移动机器人的相对位置坐标；获取所述移动机器人的位姿信息，并根据所述位姿信息和所述相对位置坐标，确定所述障碍物的真实坐标信息；基于所述障碍物的类型信息和所述真实坐标信息，构建所述障碍物的语义地图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摄像头包括双目摄像头，所述双目摄像头包括第一摄像头和红外光源；所述红外光源靠近所述第一摄像头进行设置，所述环境图像是在所述红外光源为所述第一摄像头提供补光的情形下拍摄得到的。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述双目摄像头还包括第二摄像头和散斑光源，所述散斑光源设置于所述第一摄像头和所述第二摄像头的中间位置，所述散斑光源用于为所述第一摄像头和所述第二摄像头的视野提供物体散斑特征；所述生成所述环境图像的深度图像，包括：获取所述第二摄像头拍摄的特征图像；基于立体匹配算法，对所述环境图像和所述特征图像进行匹配，以确定所述环境图像和所述特征图像中对应的像素点；根据三角形原理，确定所述环境图像和所述特征图像中对应的像素点的视差信息；对各所述像素点的视差信息进行转换，得到所述环境图像对应的深度图像。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度图像确定所述障碍物与所述移动机器人的相对位置坐标，包括：根据预设坐标转换公式，将所述深度图像转换成三维点云数据；提取所述三维点云数据中用于表征所述障碍物的目标三维点云数据；将所述目标三维点云数据映射到平面坐标系，得到所述障碍物的俯视图；根据所述俯视图中的所述障碍物的像素坐标，确定所述障碍物与移动机器人的相对位置坐标。5.如权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一环境图像中所述障碍物的多个第一真实坐标信息，并获取第二环境图像中所述障碍物的多个第二真实坐标信息，其中，所述第二环境图像是在第一环境图像之后拍摄得到的；根据多个所述第一真实坐标信息，设置所述语义地图中每个坐标点对应的第一概率；根据多个所述第一真实坐标信息和多个所述第二真实坐标信息，对每个所述坐标点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：张桢，区士超，黄晓辉，林智宾，刘晓涛，
申请(专利权)人：超节点创新科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：