一种高匹配度扫地机器人制造技术

一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，包括机器人本体、结构光相机以及处理器；所述结构光相机设置在所述机器人本体的侧面上；所述结构光相机包括光投射器和光接收器；所述光投射器，用于向目标场景投射点阵结构光；所述光接收器，用于接收所述目标场景中任意物体反射后的所述点阵结构光，并生成采集图像；所述处理器，用于根据水平参考平面和竖直参考平面对所述采集图像进行校正。本发明专利技术通过双参考平面对于图像进行更好地标定，解决了扫地机器人等特殊安装方式导致的单目结构光区配效果不佳的问题，进而提升扫地机器人等在避障和导航中的表现。的表现。的表现。

【技术实现步骤摘要】
一种高匹配度扫地机器人


[0001]本专利技术涉及扫地机器人，具体地，涉及一种高匹配度扫地机器人。

技术介绍

[0002]扫地机器人，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。
[0003]避障是智能扫地机器人的一项重要功能。常见的避障方案有单目RGB相机、线结构光、单目结构光等，其中基于3D视觉的方案能够较好解决众多家居场景下障碍物的识别难题。
[0004]由于扫地机器人结构的特殊性，3D相机往往安装在距离地面较低的高度上，且其相机光轴与地面法线夹角接近90
°
，这样特殊的安装方式往往导致单目结构光中的匹配算法表现不佳，出现许多错误匹配或者无法匹配区域。更进一步，不佳的匹配效果导致深度数据缺失或者错误，这对于扫地机器人基于立体视觉信息的避障或者导航来说是不利的。同样的问题也存在于智能汽车及具有较低摄像头的移动机器人中。而现有技术对于这种较大角度差异的校正尚无较好的方案。

技术实现思路

[0005]为此，本专利技术通过双参考平面对于图像进行更好地标定，解决了扫地机器人等特殊安装方式导致的单目结构光区配效果不佳的问题，进而提升扫地机器人等在避障和导航中的表现。
[0006]根据本专利技术提供的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，包括机器人本体、结构光相机以及处理器；所述结构光相机设置在所述机器人本体的侧面上；
[0007]所述结构光相机包括光投射器和光接收器；
[0008]所述光投射器，用于向目标场景投射点阵结构光；
[0009]所述光接收器，用于接收所述目标场景中任意物体反射后的所述点阵结构光，并生成采集图像；
[0010]所述处理器，用于根据水平参考平面和竖直参考平面对所述采集图像进行校正。
[0011]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器还可以根据校正后的图像生成深度图像，并根据所述水平参考平面与所述深度图像判断物体的体积。
[0012]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，机器人本体一侧具有竖直平面，用于当物体的体积在一定的范围内时，通过所述竖直平面将所述物体推到指定地点。
[0013]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器还可以根据校正后的图像生成深度图像，并判断是否可以穿行。
[0014]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器根据水平参考平面和竖直参考平面对所述采集图像进行校正时，包括如下步骤：
[0015]步骤S1：根据竖直参考平面的标定信息和相机内参，求得每个散斑点的空间坐标其中，所述竖直参考平面的标定信息包括散斑点的图像坐标和参考面距离z
ref
；
[0016]步骤S2：根据每个散斑点的所述空间坐标激光器与相机的位置关系(t
x
，t
y
，t
z
)和假想的水平面(a，b，c，d)，求出每个散斑点在地面的投影坐标
[0017]步骤S3：将地面的散斑点重投影回图像坐标系下得到水平参考平面的标定信息；其中，所述水平参考平面的标定信息包括散斑点的图像坐标和参考点距离
[0018]步骤S4：根据所述竖直参考平面的标定信息和所述水平参考平面的标定信息对拍摄的图像进行校正。
[0019]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述步骤S3和步骤S4之间还包括：
[0020]步骤S5：根据所述竖直参考平面和所述水平参考平面的坐标对，求解两个平面之间的单应矩阵，进而求解水平参考平面图像上任意点坐标与竖直参考平面的对应关系。
[0021]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，在所述步骤S1中：
[0022]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，在所述步骤S2中：
[0023][0024][0025]其中，
[0026]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，在所述步骤S3中：
[0027][0028]可选地，所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述步骤S4包括：
[0029]步骤S41：根据所述竖直参考平面的标定信息和所述水平参考平面的标定信息分别对拍摄的图像进行校正，分别得到第一校正图像和第二校正图像；
[0030]步骤S42：将所述第一校正图像和所述第二校正图像进行比对，获得相似度高的所有像素点；
[0031]步骤S43：去除所述相似度高的所有像素点中的离散点，得到分隔线；
[0032]步骤S44：提取所述第一校正图像中所述分隔线上的部分和所述第二校正图像中所述分隔线下的部分，再将两者拼接，得到第三校正图像。
[0033]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
[0034]本专利技术以竖直参考平面和相机内参的参数进行处理，均利用现在系统中的已知参数，无需对相机进行重新标定与额外工作，就可以得到双参考平面的参数，大大减少了前期标定的工作量与匹配计算量，有利于本专利技术的推广应用。
[0035]本专利技术通过数据的转换与处理得到水平参考平面的参数，相比于在水平面进行拍摄标定的方案，不仅节省了拍摄的工作量，也省去了水平参考平面与竖直参考平面匹配的环节，使得每个散斑都可以高效地获得在两个参考平面上的对应点，大大节省了计算量，降低了对硬件的要求，提升了响应速度。
[0036]本专利技术通过竖直参考平面和水平参考平面两个维度的对图像进行处理，对图像的处理更加精细，校正的效果更好，尤其对于扫地机器人等低角度拍摄的特殊场景具有非常好的效果。
[0037]本专利技术通过双参考平面进行两次匹配，从而可得到两次匹配结果，这时通过融合策略优化冗余的匹配结果，进而优化匹配结果。这解决扫地机器人特殊安装场景下，匹配效果不佳，三维重建数据不完整和错误的问题。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0039]图1为本专利技术实施例中扫地机器人的工作原理示意图；
[0040]图2为本专利技术实施例中扫地机器人拍摄获得的水平和竖直散斑图像；
[0041]图3为本专利技术实施例中一种基于双参考平面的单目结构光立体匹配方法的步骤流程图；
[0042]图4为本专利技术实施例中另一种基于双参考平面的单目结构光立体匹配方法的步骤流程图。
[0043]图中：100为机器人本体；200为物体；1为光投射器；2为光接收器。
具体实施方式
[0044]下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，包括机器人本体、结构光相机以及处理器；所述结构光相机设置在所述机器人本体的侧面上；所述结构光相机包括光投射器和光接收器；所述光投射器，用于向目标场景投射点阵结构光；所述光接收器，用于接收所述目标场景中任意物体反射后的所述点阵结构光，并生成采集图像；所述处理器，用于根据水平参考平面和竖直参考平面对所述采集图像进行校正。2.根据权利要求1所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器还可以根据校正后的图像生成深度图像，并根据所述水平参考平面与所述深度图像判断物体的体积。3.根据权利要求2所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，机器人本体一侧具有竖直平面，用于当物体的体积在一定的范围内时，通过所述竖直平面将所述物体推到指定地点。4.根据权利要求1所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器还可以根据校正后的图像生成深度图像，并判断是否可以穿行。5.根据权利要求1所述的一种高匹配度扫地机器人，其特征在于，所述处理器根据水平参考平面和竖直参考平面对所述采集图像进行校正时，包括如下步骤：步骤S1:根据竖直参考平面的标定信息和相机内参，求得每个散斑点的空间坐标其中，所述竖直参考平面的标定信息包括散斑点的图像坐标和参考面距离z
ref
；步骤S2：根据每个散斑点的所述空间坐标激光器与相机的位置关系(t
x
,t
y
,t
z
)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勖，黄龙祥，汪博，朱力，吕方璐，
申请(专利权)人：深圳市光鉴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：