一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法及裝置，該方法包括：控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失；若是，則根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、并根據(jù)視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域；當(dāng)存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定機(jī)器人當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息；當(dāng)不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。本發(fā)明實(shí)施例采用激光傳感器和視覺傳感器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位，提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。
【專利說明】
一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及室內(nèi)機(jī)器人的控制技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種室內(nèi)機(jī)器人的重定 位方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，移動(dòng)機(jī)器人通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)在有障礙物的環(huán)境 中面向目標(biāo)自主運(yùn)動(dòng)，這就是通常所說的智能自主移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)。而定位則是確 定移動(dòng)機(jī)器人在工作環(huán)境中相對(duì)于全局坐標(biāo)的位置及其本身的姿態(tài)，是移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的 基本環(huán)節(jié)。然而，在機(jī)器人的系統(tǒng)關(guān)閉或者斷電的情況下，當(dāng)時(shí)機(jī)器人的位置和姿態(tài)發(fā)生變 化時(shí)，機(jī)器人啟動(dòng)后無法定位其所在地圖位置和自身姿態(tài)，此時(shí)需要人為將機(jī)器人移動(dòng)到 初始位置重新啟動(dòng)系統(tǒng)獲取初始位置和姿態(tài)后才能進(jìn)行自主導(dǎo)航。因此，為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器人 在異常情況下自動(dòng)定位，無須人為干預(yù)移動(dòng)，給出了一系列關(guān)于機(jī)器人重定位的方法。
[0003] 當(dāng)前，相關(guān)技術(shù)中提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法，其中，常用的三種重定位 方法有:基于信標(biāo)定位方法、環(huán)境地圖模型匹配方法、或者基于視覺的定位方法。
[0004] 具體的，上述基于信標(biāo)定位方法，具體包括:機(jī)器人通過各種傳感器接收或觀測(cè)環(huán) 境中已知位置的信標(biāo)，經(jīng)過計(jì)算得出機(jī)器人與信標(biāo)的相對(duì)位置，再代入已知的信標(biāo)位置坐 標(biāo)，解出機(jī)器人的絕對(duì)坐標(biāo)來實(shí)現(xiàn)定位。但該基于信標(biāo)定位方法存在安裝和維護(hù)信標(biāo)成本 高的問題。
[0005] 具體的，上述環(huán)境地圖模型匹配方法，具體包括:機(jī)器人通過自身的各種傳感器探 測(cè)周圍環(huán)境，利用感知到的局部環(huán)境信息進(jìn)行局部的地圖構(gòu)造，并與其內(nèi)部事先存儲(chǔ)的完 整地圖進(jìn)行匹配。通過匹配關(guān)系獲得自己在全局環(huán)境中的位置，從而確定自身的位置。但該 環(huán)境地圖模型匹配方法僅適于一些結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單的環(huán)境，存在應(yīng)用場(chǎng)景受限的問題。
[0006] 具體的，上述基于視覺的定位方法，具體包括:利用圖像特征點(diǎn)和目標(biāo)特征點(diǎn)之間 的對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)攝像機(jī)模型，由獲得的圖像特征點(diǎn)坐標(biāo)和世界坐標(biāo)求解攝像機(jī)在世界坐 標(biāo)系中的位姿，從而求得定位信息，另外，還可以根據(jù)序列圖像之間的關(guān)系，通過一系列已 知變換，得出攝像機(jī)的三維位置信息。但該基于視覺的定位方法存在定位精度受圖像質(zhì)量 影響較大的問題。
[0007] 在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)中至少存在以下問題：由于相關(guān)技 術(shù)中給出的室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法存在定位準(zhǔn)確度低、應(yīng)用場(chǎng)景受限的技術(shù)問題，無法 準(zhǔn)確地確定出的機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息，進(jìn)而無法準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自 主導(dǎo)航。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法，以提高 機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。
[0009 ]第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法，該方法包括：
[0010] 控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0011] 根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失；
[0012] 若是，則根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn) 行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域；
[0013] 當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定所述室內(nèi)機(jī)器 人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息；
[0014]當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避 障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。
[0015] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，所 述根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失，包括：
[0016] 調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0017] 驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一致性；
[0018] 若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定所述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中已丟失。
[0019] 結(jié)合第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種 可能的實(shí)施方式，其中，所述驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù) 的一致性，包括：
[0020] 根據(jù)采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向直方圖；
[0021] 根據(jù)調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直方圖；
[0022] 對(duì)所述第一距離方向直方圖和所述第二距離方向直方圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確 定所述第一距離方向直方圖與所述第二距離方向直方圖之間的直方圖相似度；
[0023] 當(dāng)所述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn)證結(jié)果為不一致。
[0024] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，所 述根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位， 根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域，包括：
[0025] 根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果確定是否存在第一 候選區(qū)域；
[0026] 根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定是否存在第二 候選區(qū)域；
[0027] 當(dāng)至少存在所述第一候選區(qū)域和所述第二候選區(qū)域中的一個(gè)時(shí)，確定存在候選區(qū) 域。
[0028] 結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種 可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果確定 是否存在第一候選區(qū)域，包括：
[0029]對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和所述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀 集合進(jìn)行直方圖特征匹配；
[0030] 計(jì)算所述第一距離方向直方圖分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的相似度；
[0031] 將所述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第一候選區(qū)域。
[0032] 結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第五種 可能的實(shí)施方式，其中，根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定 是否存在第二候選區(qū)域，包括：
[0033] 利用圖像金字塔提取方法對(duì)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行0RB特征提取；
[0034] 利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的0RB特征和所述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn) 行場(chǎng)景匹配，計(jì)算所述0RB特征分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的場(chǎng)景相似度；
[0035] 將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選關(guān)鍵幀；
[0036] 對(duì)所述0RB特征和確定出的所述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行0RB特征匹配，計(jì)算所述0RB特征 與所述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度；
[0037] 將所述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第二候選區(qū)域。
[0038] 結(jié)合第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第六種 可能的實(shí)施方式，其中，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置 信息和當(dāng)前姿態(tài)信息，包括：
[0039] 將所述第一候選區(qū)域和/或所述第二候選區(qū)域作為初始位姿信息估計(jì)值；
[0040] 利用迭代最近點(diǎn)算法以所述初始位姿信息估計(jì)值作為起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及 預(yù)設(shè)旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值， 對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配，得到多個(gè)特征匹配相似度；
[0041] 將多個(gè)所述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信息作為所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng) 前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。
[0042] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第七種可能的實(shí)施方式，其中，根 據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，包括：
[0043]根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與所述室內(nèi)機(jī)器人距離最遠(yuǎn)的方向角度；
[0044] 根據(jù)所述方向角度和公式distance〉=R/cos(beta)控制所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避 障移動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距離，betae [alpha-Ji/ 2，alpha+Ji/2]，R表不室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。
[0045] 第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置，該裝置包括：
[0046] 數(shù)據(jù)采集模塊，用于控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激 光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0047] 當(dāng)前狀態(tài)確定模塊，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖 中是否丟失；
[0048]重定位模塊，用于當(dāng)室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中丟失時(shí)，則根據(jù)所述激光點(diǎn)云 數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果 和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域；
[0049] 姿態(tài)優(yōu)化模塊，用于當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化， 確定所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息；
[0050] 避障移動(dòng)模塊，用于當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所 述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。
[0051] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，所 述當(dāng)前狀態(tài)確定模塊包括：
[0052]激光數(shù)據(jù)調(diào)取單元，用于調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； [0053] 一致性驗(yàn)證單元，用于驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù) 據(jù)的一致性；
[0054] 當(dāng)前狀態(tài)確定單元，用于若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定所述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán) 境地圖中已丟失。
[0055] 結(jié)合第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第二種 可能的實(shí)施方式，其中，所述一致性驗(yàn)證單元包括：
[0056]第一直方圖提取子單元，用于根據(jù)采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向 直方圖；
[0057]第二直方圖提取子單元，用于根據(jù)調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直 方圖；
[0058]直方圖相似度確定子單元，用于對(duì)所述第一距離方向直方圖和所述第二距離方向 直方圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確定所述第一距離方向直方圖與所述第二距離方向直方圖之 間的直方圖相似度；
[0059] 驗(yàn)證結(jié)果確定子單元，用于當(dāng)所述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn) 證結(jié)果為不一致。
[0060] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，所 述重定位模塊包括：
[0061] 激光重定位單元，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位 結(jié)果確定是否存在第一候選區(qū)域；
[0062] 視覺重定位單元，用于根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位 結(jié)果確定是否存在第二候選區(qū)域；
[0063] 候選區(qū)域確定單元，用于當(dāng)至少存在所述第一候選區(qū)域和所述第二候選區(qū)域中的 一個(gè)時(shí)，確定存在候選區(qū)域。
[0064] 結(jié)合第二方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第四種 可能的實(shí)施方式，其中，所述激光重定位單元包括：
[0065]直方圖特征匹配子單元，用于對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和所述 當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行直方圖特征匹配；
[0066] 相似度計(jì)算子單元，用于計(jì)算所述第一距離方向直方圖分別與所述關(guān)鍵幀集合中 各個(gè)關(guān)鍵幀的相似度；
[0067] 第一候選區(qū)域確定子單元，用于將所述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第 一候選區(qū)域。
[0068] 結(jié)合第二方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第五種 可能的實(shí)施方式，其中，所述視覺重定位單元包括：
[0069] 0RB特征提取子單元，用于利用圖像金字塔提取裝置對(duì)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行0RB 特征提??；
[0070] 場(chǎng)景相似度計(jì)算子單元，用于利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的0RB特征和所述當(dāng)前 環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行場(chǎng)景匹配，計(jì)算所述0RB特征分別與所述關(guān)鍵幀集合中各 個(gè)關(guān)鍵幀的場(chǎng)景相似度；
[0071] 候選關(guān)鍵幀確定子單元，用于將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選 關(guān)鍵幀；
[0072] 特征相似度計(jì)算子單元，用于對(duì)所述ORB特征和確定出的所述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行ORB 特征匹配，計(jì)算所述ORB特征與所述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度；
[0073] 第二候選區(qū)域確定子單元，用于將所述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作 為第二候選區(qū)域。
[0074] 結(jié)合第二方面的第三種可能的實(shí)施方式，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第六種 可能的實(shí)施方式，其中，所述姿態(tài)優(yōu)化模塊包括：
[0075] 初始值確定單元，用于將所述第一候選區(qū)域和/或所述第二候選區(qū)域作為初始位 姿信息估計(jì)值；
[0076] 特征匹配相似度確定單元，用于利用迭代最近點(diǎn)算法以所述初始位姿信息估計(jì)值 作為起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及預(yù)設(shè)旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的所述 預(yù)設(shè)步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值，對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配， 得到多個(gè)特征匹配相似度；
[0077] 當(dāng)前位姿信息確定單元，用于將多個(gè)所述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信 息作為所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。
[0078] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第二方面的第七種可能的實(shí)施方式，其中，所 述避障移動(dòng)_吳塊包括：
[0079]方向角度確定單元，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與所述室內(nèi)機(jī)器人距 離最遠(yuǎn)的方向角度；
[0080] 避障移動(dòng)單元，用于根據(jù)所述方向角度和公式distance > =R/cos (beta)控制所 述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距 離，betae [alpha-3i/2，alpha+3i/2]，R表示室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。
[0081] 在本發(fā)明實(shí)施例提供的室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法及裝置中，該方法包括:控制視 覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn)云數(shù)據(jù);根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷 機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失;若是，則根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、并根據(jù)視 覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū) 域；當(dāng)存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定機(jī)器人當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信 息；當(dāng)不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候 選區(qū)域。本發(fā)明實(shí)施例采用激光傳感器和視覺傳感器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位， 提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。
[0082] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合 所附附圖，作詳細(xì)說明如下。
【附圖說明】
[0083] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附 圖作簡(jiǎn)單地介紹，應(yīng)當(dāng)理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實(shí)施例，因此不應(yīng)被看作是對(duì) 范圍的限定，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這 些附圖獲得其他相關(guān)的附圖。
[0084] 圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法的流程示意圖；
[0085] 圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0086] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅 是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實(shí) 施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設(shè)計(jì)。因此，以下對(duì)在附圖中提供的本發(fā)明的 實(shí)施例的詳細(xì)描述并非旨在限制要求保護(hù)的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實(shí) 施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所 有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0087] 考慮到由于相關(guān)技術(shù)中給出的室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法存在定位準(zhǔn)確度低、應(yīng)用 場(chǎng)景受限的技術(shù)問題，無法準(zhǔn)確地確定出的機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息，進(jìn)而 無法準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。基于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定 位方法及裝置，下面通過實(shí)施例進(jìn)行描述。
[0088] 如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法，該方法包括步驟 S102-S110,具體如下：
[0089]步驟S102:控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn)云數(shù) 據(jù)；
[0090] 步驟S104:根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失；
[0091] 步驟S106:若是，則根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)上述視覺圖 像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域； [00 92] 步驟S108:當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定上述 室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息；
[0093] 步驟S110:當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制上述室內(nèi)機(jī) 器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。
[0094] 其中，定位是指確定移動(dòng)機(jī)器人在工作環(huán)境中相對(duì)于坐標(biāo)的位置及該移動(dòng)機(jī)器人 的姿態(tài)，是移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的基本環(huán)節(jié)，但移動(dòng)機(jī)器人由于系統(tǒng)關(guān)閉或者斷電后被人移動(dòng) 等異常情況，移動(dòng)機(jī)器人再次啟動(dòng)后無法定位其所在地圖位置和自身姿態(tài)，此時(shí)需要人為 將移動(dòng)機(jī)器人移動(dòng)到初始位置重新啟動(dòng)系統(tǒng)獲取初始位置和姿態(tài)后才能進(jìn)行自主導(dǎo)航，因 而，為了達(dá)到無需人員參與即可完成自主導(dǎo)航的目的，需要對(duì)該移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行重定位，確 定該移動(dòng)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。在二維世界中，機(jī)器人的位姿通常使用 三元組( XQ，yQ，0)來表示，其中，（XQ，yQ)表示機(jī)器人在地圖中位置信息，Θ表示機(jī)器人的姿態(tài) 信息(旋轉(zhuǎn)分量），在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，首先，根據(jù)獲取的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)判斷機(jī)器 人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失;然后，在丟失的情況下，結(jié)合激光傳感器和視覺傳感器進(jìn)行 機(jī)器人重定位，進(jìn)而獲取機(jī)器人當(dāng)前所在地圖中的位置信息( XQ，yQ)和姿態(tài)信息Θ。
[0095] 其中，由于考慮到激光傳感器不受光照變化的影響，視覺定位方法在復(fù)雜環(huán)境性 能表現(xiàn)優(yōu)異，因而，采用基于視覺傳感器和激光傳感器相融合的室內(nèi)機(jī)器人重定位技術(shù)方 法，利用激光傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境地圖模型匹配來彌補(bǔ)視覺定位受關(guān)照變化影響的 缺點(diǎn)，利用視覺重定位彌補(bǔ)環(huán)境地圖模型匹配方法受復(fù)雜環(huán)境影響的不足。
[0096] 在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，采用激光傳感器和視覺傳感器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人 進(jìn)行重定位，提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。
[0097] 其中，上述根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失， 具體包括：
[0098] 調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0099]驗(yàn)證采集到的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一致性；
[0100] 若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定上述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中已丟失。
[0101]具體的，上述驗(yàn)證采集到的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一致 性，具體包括：
[0102] 根據(jù)采集到的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向直方圖；
[0103] 根據(jù)調(diào)取的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直方圖；
[0104] 對(duì)上述第一距離方向直方圖和上述第二距離方向直方圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確 定上述第一距離方向直方圖與上述第二距離方向直方圖之間的直方圖相似度；
[0105] 當(dāng)上述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn)證結(jié)果為不一致。
[0106] 其中，上述距離方向直方圖的提取方法具體包括：
[0107] 按照bin的預(yù)設(shè)數(shù)量將360度進(jìn)行等分劃分，得到包含預(yù)設(shè)數(shù)量bin的直方圖；
[0108] 按照障礙物點(diǎn)的采集角度對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行bin劃分；
[0109] 將各個(gè)bin對(duì)應(yīng)的幅值累加至上述直方圖對(duì)應(yīng)的bin中，生成距離方向直方圖。
[0110] 具體的，判斷當(dāng)前機(jī)器人在所建環(huán)境地圖中的狀態(tài)信息，利用當(dāng)前的激光數(shù)據(jù)和 機(jī)器人獲取位姿信息在該環(huán)境地圖中所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性判斷。將激光傳感器采集的 激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為距離方向直方圖特征，進(jìn)行直方圖匹配，如果匹配得到的直方圖相似 度超過設(shè)定閾值thresholdl，則確定當(dāng)前機(jī)器人沒有丟失，否則啟動(dòng)重定位功能。
[0111]具體的，距離方向直方圖：360度線性激光采集的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)為激光傳感器旋轉(zhuǎn) 一周獲取到各個(gè)角度的障礙物到激光傳感器的距離distance，將360度（2*PI)根據(jù)需要分 割成若干個(gè)bin，例如：分割成12個(gè)bin，每個(gè)bin包含30度，整個(gè)直方圖包含12維，即12個(gè) bin，然后，根據(jù)每個(gè)障礙物點(diǎn)的采集角度進(jìn)行bin劃分，其幅值累加到直方圖中即生成了距 離方向直方圖。
[0112] 其中，上述根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)上述視覺圖像數(shù)據(jù) 進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域，具體包 括：
[0113] 根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果確定是否存在第一 候選區(qū)域；
[0114] 根據(jù)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定是否存在第二 候選區(qū)域；
[0115] 當(dāng)至少存在上述第一候選區(qū)域和上述第二候選區(qū)域中的一個(gè)時(shí)，確定存在候選區(qū) 域。
[0116] 具體的，根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果確定是否 存在第一候選區(qū)域，具體包括：
[0117]對(duì)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和上述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀 集合進(jìn)行直方圖特征匹配；
[0118] 計(jì)算上述第一距離方向直方圖分別與上述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的相似度；
[0119] 將上述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第一候選區(qū)域。
[0120] 具體的，利用當(dāng)前的激光距離方向直方圖特征與構(gòu)建環(huán)境地圖過程中的各個(gè)關(guān)鍵 幀進(jìn)行直方圖匹配，如果超過設(shè)定閾值threSh 〇ld2,則作為第一候選區(qū)域篩選出來，記作： CandiateLaser〇
[0121] 具體的，根據(jù)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定是否 存在第二候選區(qū)域，具體包括：
[0122] 利用圖像金字塔提取方法對(duì)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行0RB特征提?。?br>[0123] 利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的0RB特征和上述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn) 行場(chǎng)景匹配，計(jì)算上述0RB特征分別與上述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的場(chǎng)景相似度；
[0124] 將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選關(guān)鍵幀；
[0125] 對(duì)上述0RB特征和確定出的上述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行0RB特征匹配，計(jì)算上述0RB特征 與上述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度；
[0126] 將上述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第二候選區(qū)域。
[0127] 具體的，0RB特征是目前最優(yōu)秀的特征提取與匹配算法之一，對(duì)于旋轉(zhuǎn)和光照變化 有一定的容忍性，同時(shí)利用圖像金字塔的提取方法，達(dá)到尺度不變形的效果。例如，考慮到 在一個(gè)20m*20m的辦公室場(chǎng)景，M = N = 50cm
的情況下，需要采集19200張RGB關(guān)鍵 幀，在這么大范圍的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行0RB特征匹配，效率比較低。在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，為 了提高視覺重定位的效率，利用視覺詞袋模型進(jìn)行相似性區(qū)域判斷，從而將相似度較高的 關(guān)鍵幀作為候選關(guān)鍵幀，記做RelocCanditates，在RelocCanditates中進(jìn)行0RB特征匹配極 大的提高了重定位效率，如果匹配上則作為第二候選區(qū)域篩選出，記作:CandiateVision。
[0128] 其中，視覺詞袋模型來源于詞袋模型，詞袋模型最先應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理中。類比 一篇文章有很多文字組合而成，如果將一張圖片表示成由許多視覺單詞組合而成，就能將 在文本檢索領(lǐng)域的技巧逆向文件索引的直接利用在圖像檢索中，以文字檢索的效率，圖像 表示的"文字化"也有助于大規(guī)模圖像檢索系統(tǒng)的效率。
[0129] 在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，利用視覺詞袋模型進(jìn)行視覺重定位，在視覺匹配時(shí)利 用視覺詞典進(jìn)行匹配加速，即先利用視覺詞袋模型確定候選關(guān)鍵幀，再在確定出的候選關(guān) 鍵幀中進(jìn)行特征匹配的方式，從而提高視覺重定位的效率。
[0130] 具體的，對(duì)上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定上述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息 和當(dāng)前姿態(tài)信息，包括：
[0131] 將上述第一候選區(qū)域和/或上述第二候選區(qū)域作為初始位姿信息估計(jì)值；
[0132] 利用迭代最近點(diǎn)算法以上述初始位姿信息估計(jì)值作為起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及 預(yù)設(shè)旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小上述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的上述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值， 對(duì)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與上述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配，得到多個(gè)特征匹配相似度；
[0133] 將多個(gè)上述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信息作為上述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng) 前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。
[0134] 其中，當(dāng)確定出存在第一候選區(qū)域時(shí)，則將第一候選區(qū)域作為初始位姿信息估計(jì) 值，同樣的，當(dāng)確定出存在第二候選區(qū)域時(shí)，則將第二候選區(qū)域作為初始位姿信息估計(jì)值， 當(dāng)確定出第一候選區(qū)域和第二候選區(qū)域同時(shí)存在時(shí)，則將第一候選區(qū)域和第二候選區(qū)域作 為初始位姿信息估計(jì)值。
[0135] 其中，將候選CandiateLaser和CandiateVision候選區(qū)域位姿作為初始位姿估計(jì) 值，使用迭代最近點(diǎn)（ICP)算法將當(dāng)前激光采集的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)到當(dāng)前環(huán)境地圖 點(diǎn)云中，從而獲得當(dāng)前機(jī)器人在該環(huán)境地圖中的準(zhǔn)確位置信息和姿態(tài)信息。實(shí)驗(yàn)表明，這種 方法對(duì)于物體位姿識(shí)別有很強(qiáng)的穩(wěn)健性，能夠準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)機(jī)器人位姿計(jì)算。
[0136] 具體的，經(jīng)過關(guān)鍵幀檢索得到L個(gè)候選區(qū)域(該候選區(qū)域包括第一候選區(qū)域和/或 第二候選區(qū)域），可以進(jìn)一步進(jìn)行更為精確的匹配，在本發(fā)明提供的實(shí)施例中采用改進(jìn)的貪 心算法，以候選區(qū)域?yàn)槠鹗嘉恢茫介L(zhǎng)StepLen(x，y)和旋轉(zhuǎn)角stepRot開始進(jìn)行激光點(diǎn)云數(shù) 據(jù)和環(huán)境地圖的匹配，并不斷縮短步長(zhǎng)，達(dá)到局部收斂，最終選擇匹配相似度最大的位置作 為重定位輸出的位置。
[0137] 具體的，根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，包括：
[0138] 根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與上述室內(nèi)機(jī)器人距離最遠(yuǎn)的方向角度；
[0139] 根據(jù)上述方向角度和公式distance〉=R/cos(beta)控制上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避 障移動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距離，betae [alpha-Ji/ 2，alpha+Ji/2]，R表不室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。
[0140] 具體的，機(jī)器人在當(dāng)前點(diǎn)進(jìn)行匹配時(shí)，考慮到可能存在機(jī)器人所在位置的特征信 息不明顯或者沒有采集過關(guān)鍵幀的情況，因而，需要機(jī)器人自主移動(dòng)到下一個(gè)區(qū)域進(jìn)行重 定位。此時(shí)機(jī)器人處于丟失狀態(tài)，所以系統(tǒng)創(chuàng)建的環(huán)境地圖已經(jīng)無法指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行移動(dòng) 導(dǎo)航功能，為了保證機(jī)器人在移動(dòng)過程中不碰撞障礙物，需要利用機(jī)器人當(dāng)前采集的激光 點(diǎn)云數(shù)據(jù)指導(dǎo)移動(dòng)?；诩す鈹?shù)據(jù)找到障礙物距離機(jī)器人最遠(yuǎn)的方向alpha，考慮到機(jī)器人 底盤的半徑R，需要保證在機(jī)器人左右半徑兩側(cè)無障礙物，其中，判斷方法如下，在[alpha-3i/2，alpha+3i/2]范圍內(nèi)，激光采集的數(shù)據(jù)角度為betae [alpha-3i/2，alpha+3i/2]，保證 distance〉=R/cos(beta)，distance為在beta角度下障礙物到激光采集器的距離。
[0141] 在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，當(dāng)確定出機(jī)器人丟失且未匹配到候選區(qū)域時(shí)，首先在 保證機(jī)器人與障礙物不發(fā)生碰撞的情況下，控制機(jī)器人移動(dòng)至下一個(gè)區(qū)域，然后重新對(duì)機(jī) 器人進(jìn)行重定位，從而提高重定位成功率。
[0142] 進(jìn)一步的，考慮到室內(nèi)機(jī)器人可能進(jìn)入一個(gè)新的環(huán)境中，因此需要構(gòu)建當(dāng)前環(huán)境 地圖，其中，構(gòu)建當(dāng)前環(huán)境地圖的過程具體包括：
[0143] 步驟a:獲取機(jī)器人的運(yùn)行記錄；
[0144] 步驟b:根據(jù)獲取的運(yùn)行記錄判斷機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境下是否是第一次運(yùn)行；
[0145] 步驟c:若是，則根據(jù)激光傳感器采集的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境地圖模型；
[0146] 步驟d:按照預(yù)設(shè)柵格大小進(jìn)行關(guān)鍵幀采集，對(duì)采集后的柵格進(jìn)行標(biāo)記，并確定各 個(gè)柵格的位置信息和姿態(tài)信息；
[0147] 步驟e:對(duì)采集到的關(guān)鍵幀進(jìn)行特征提取，得到關(guān)鍵幀集合，其中，所述關(guān)鍵幀集合 中包含各個(gè)柵格的激光特征、視覺特征、位置信息和姿態(tài)信息。
[0148] 另外，為了提高關(guān)鍵幀采集效率，上述步驟還包括:檢測(cè)當(dāng)前柵格是否有標(biāo)記，若 否，則執(zhí)行步驟d，若是，則控制機(jī)器人移動(dòng)至下一柵格。
[0149] 具體的，在機(jī)器人到達(dá)新環(huán)境第一次啟動(dòng)時(shí)，需要進(jìn)行室內(nèi)環(huán)境的建圖。在建圖的 過程中
的柵格大小進(jìn)行關(guān)鍵幀采集，Μ、N分別表示柵格的長(zhǎng)寬，單位 為厘米，step為姿態(tài)角度采樣間隔，針對(duì)激光關(guān)鍵幀采集step = 2π，實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前機(jī)器人的 位置(XQ，y〇)和姿態(tài)信息Θ，判斷每個(gè)柵格是否已采集關(guān)鍵幀，若未采集則進(jìn)行激光數(shù)據(jù)和 RGB數(shù)據(jù)的關(guān)鍵幀采集并記錄當(dāng)前關(guān)鍵幀的位姿信息(xo，yo，Θ )，并將該柵格標(biāo)記為1，再次 來到該區(qū)域則不進(jìn)行關(guān)鍵幀采集已節(jié)省存儲(chǔ)空間。地圖創(chuàng)建完成后，對(duì)采集的關(guān)鍵幀進(jìn)行 特征提取操作并保存到關(guān)鍵幀集合中，用KeyframeSet表示。
[0150] 在本發(fā)明實(shí)施例提供的室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法中，采用激光傳感器和視覺傳感 器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位，提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器 人進(jìn)行自主導(dǎo)航;進(jìn)一步的，利用視覺詞袋模型進(jìn)行視覺重定位，在視覺匹配時(shí)利用視覺詞 典進(jìn)行匹配加速，即先利用視覺詞袋模型確定候選關(guān)鍵幀，再在確定出的候選關(guān)鍵幀中進(jìn) 行特征匹配的方式，從而提高視覺重定位的效率;更進(jìn)一步的，當(dāng)確定出機(jī)器人丟失且未匹 配到候選區(qū)域時(shí)，首先在保證機(jī)器人與障礙物不發(fā)生碰撞的情況下，控制機(jī)器人移動(dòng)至下 一個(gè)區(qū)域，然后重新對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位，從而提高重定位成功率。
[0151] 本發(fā)明實(shí)施例還提供一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置，如圖2所示，該裝置包括：
[0152] 數(shù)據(jù)采集模塊202,用于控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采 集激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0153]當(dāng)前狀態(tài)確定模塊204,用于根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境 地圖中是否丟失；
[0154] 重定位模塊206,用于當(dāng)室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中丟失時(shí)，則根據(jù)上述激光點(diǎn) 云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié) 果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域；
[0155] 姿態(tài)優(yōu)化模塊208,用于當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu) 化，確定上述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息；
[0156] 避障移動(dòng)模塊210,用于當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制 上述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。
[0157] 在本發(fā)明提供的實(shí)施例中，采用激光傳感器和視覺傳感器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人 進(jìn)行重定位，提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。
[0158] 進(jìn)一步的，上述當(dāng)前狀態(tài)確定模塊204包括：
[0159] 激光數(shù)據(jù)調(diào)取單元，用于調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； [0160] 一致性驗(yàn)證單元，用于驗(yàn)證采集到的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的上述激光點(diǎn)云數(shù) 據(jù)的一致性；
[0161] 當(dāng)前狀態(tài)確定單元，用于若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定上述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán) 境地圖中已丟失。
[0162] 進(jìn)一步的，上述一致性驗(yàn)證單元包括：
[0163] 第一直方圖提取子單元，用于根據(jù)采集到的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向 直方圖；
[0164] 第二直方圖提取子單元，用于根據(jù)調(diào)取的上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直 方圖；
[0165] 直方圖相似度確定子單元，用于對(duì)上述第一距離方向直方圖和上述第二距離方向 直方圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確定上述第一距離方向直方圖與上述第二距離方向直方圖之 間的直方圖相似度；
[0166] 驗(yàn)證結(jié)果確定子單元，用于當(dāng)上述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn) 證結(jié)果為不一致。
[0167] 進(jìn)一步的，上述重定位模塊206包括：
[0168] 激光重定位單元，用于根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位 結(jié)果確定是否存在第一候選區(qū)域；
[0169] 視覺重定位單元，用于根據(jù)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位 結(jié)果確定是否存在第二候選區(qū)域；
[0170] 候選區(qū)域確定單元，用于當(dāng)至少存在上述第一候選區(qū)域和上述第二候選區(qū)域中的 一個(gè)時(shí)，確定存在候選區(qū)域。
[0171 ]進(jìn)一步的，上述激光重定位單元包括：
[0172]直方圖特征匹配子單元，用于對(duì)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和上述 當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行直方圖特征匹配；
[0173] 相似度計(jì)算子單元，用于計(jì)算上述第一距離方向直方圖分別與上述關(guān)鍵幀集合中 各個(gè)關(guān)鍵幀的相似度；
[0174] 第一候選區(qū)域確定子單元，用于將上述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第 一候選區(qū)域。
[0175] 進(jìn)一步的，上述視覺重定位單元包括：
[0176] 0RB特征提取子單元，用于利用圖像金字塔提取裝置對(duì)上述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行0RB 特征提??；
[0177]場(chǎng)景相似度計(jì)算子單元，用于利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的0RB特征和上述當(dāng)前 環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行場(chǎng)景匹配，計(jì)算上述0RB特征分別與上述關(guān)鍵幀集合中各 個(gè)關(guān)鍵幀的場(chǎng)景相似度；
[0178]候選關(guān)鍵幀確定子單元，用于將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選 關(guān)鍵幀；
[0179]特征相似度計(jì)算子單元，用于對(duì)上述0RB特征和確定出的上述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行0RB 特征匹配，計(jì)算上述ORB特征與上述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度；
[0180] 第二候選區(qū)域確定子單元，用于將上述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作 為第二候選區(qū)域。
[0181] 進(jìn)一步的，上述姿態(tài)優(yōu)化模塊208包括：
[0182] 初始值確定單元，用于將上述第一候選區(qū)域和/或上述第二候選區(qū)域作為初始位 姿信息估計(jì)值；
[0183] 特征匹配相似度確定單元，用于利用迭代最近點(diǎn)算法以上述初始位姿信息估計(jì)值 作為起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及預(yù)設(shè)旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小上述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的上述 預(yù)設(shè)步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值，對(duì)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與上述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配， 得到多個(gè)特征匹配相似度；
[0184] 當(dāng)前位姿信息確定單元，用于將多個(gè)上述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信 息作為上述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。
[0185] 進(jìn)一步的，上述避障移動(dòng)模塊210包括：
[0186] 方向角度確定單元，用于根據(jù)上述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與上述室內(nèi)機(jī)器人距 離最遠(yuǎn)的方向角度；
[0187] 避障移動(dòng)單元，用于根據(jù)上述方向角度和公式distance > =R/cos( beta)控制上 述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距 離，betae [alpha-3i/2，alpha+3i/2]，R表示室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。
[0188] 在本發(fā)明實(shí)施例提供的室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置中，采用激光傳感器和視覺傳感 器相結(jié)合的方式對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位，提高了機(jī)器人重定位的準(zhǔn)確性，從而準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)器 人進(jìn)行自主導(dǎo)航;進(jìn)一步的，利用視覺詞袋模型進(jìn)行視覺重定位，在視覺匹配時(shí)利用視覺詞 典進(jìn)行匹配加速，即先利用視覺詞袋模型確定候選關(guān)鍵幀，再在確定出的候選關(guān)鍵幀中進(jìn) 行特征匹配的方式，從而提高視覺重定位的效率;更進(jìn)一步的，當(dāng)確定出機(jī)器人丟失且未匹 配到候選區(qū)域時(shí)，首先在保證機(jī)器人與障礙物不發(fā)生碰撞的情況下，控制機(jī)器人移動(dòng)至下 一個(gè)區(qū)域，然后重新對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重定位，從而提高重定位成功率。
[0189] 本發(fā)明實(shí)施例所提供的室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置可以為設(shè)備上的特定硬件或者 安裝于設(shè)備上的軟件或固件等。本發(fā)明實(shí)施例所提供的裝置，其實(shí)現(xiàn)原理及產(chǎn)生的技術(shù)效 果和前述方法實(shí)施例相同，為簡(jiǎn)要描述，裝置實(shí)施例部分未提及之處，可參考前述方法實(shí)施 例中相應(yīng)內(nèi)容。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，前述描述的 系統(tǒng)、裝置和單元的具體工作過程，均可以參考上述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅 述。
[0190] 在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露裝置和方法，可以通過其它的方 式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏 輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，又例如，多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可 以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間 的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些通信接口，裝置或單元的間接耦合或通信連 接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。
[0191]所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯 示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè) 網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目 的。
[0192] 另外，在本發(fā)明提供的實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可 以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。
[0193] 所述功能如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以 存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說 對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì) 算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè) 人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。 而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括:U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory，R0M)、隨機(jī)存取存 儲(chǔ)器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。
[0194] 應(yīng)注意到:相似的標(biāo)號(hào)和字母在下面的附圖中表示類似項(xiàng)，因此，一旦某一項(xiàng)在一 個(gè)附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步定義和解釋，此外，術(shù)語(yǔ)"第 一"、"第二"、"第三"等僅用于區(qū)分描述，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。
[0195] 最后應(yīng)說明的是：以上所述實(shí)施例，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，用以說明本發(fā)明 的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā) 明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員 在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，其依然可以對(duì)前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改或可輕 易想到變化，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改、變化或者替換，并不使 相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù) 范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位方法，其特征在于，所述方法包括： 控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失； 若是，則根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視 覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域； 當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定所述室內(nèi)機(jī)器人的 當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息； 當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移 動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器 人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是否丟失，包括： 調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一致性； 若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定所述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中已丟失。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào) 取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一致性，包括： 根據(jù)采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向直方圖； 根據(jù)調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直方圖； 對(duì)所述第一距離方向直方圖和所述第二距離方向直方圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確定所 述第一距離方向直方圖與所述第二距離方向直方圖之間的直方圖相似度； 當(dāng)所述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn)證結(jié)果為不一致。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定 位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視覺重定位結(jié)果 確定是否存在候選區(qū)域，包括： 根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果確定是否存在第一候選 區(qū)域； 根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定是否存在第二候選 區(qū)域； 當(dāng)至少存在所述第一候選區(qū)域和所述第二候選區(qū)域中的一個(gè)時(shí)，確定存在候選區(qū)域。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位， 根據(jù)激光重定位結(jié)果確定是否存在第一候選區(qū)域，包括： 對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和所述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合 進(jìn)行直方圖特征匹配； 計(jì)算所述第一距離方向直方圖分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的相似度； 將所述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第一候選區(qū)域。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位， 根據(jù)視覺重定位結(jié)果確定是否存在第二候選區(qū)域，包括： 利用圖像金字塔提取方法對(duì)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行ORB特征提取； 利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的ORB特征和所述當(dāng)前環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行場(chǎng) 景匹配，計(jì)算所述ORB特征分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān)鍵幀的場(chǎng)景相似度； 將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選關(guān)鍵幀； 對(duì)所述ORB特征和確定出的所述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行ORB特征匹配，計(jì)算所述ORB特征與所 述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度； 將所述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第二候選區(qū)域。7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定所 述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息，包括： 將所述第一候選區(qū)域和/或所述第二候選區(qū)域作為初始位姿信息估計(jì)值； 利用迭代最近點(diǎn)算法以所述初始位姿信息估計(jì)值作為起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及預(yù)設(shè) 旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值，對(duì)所 述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配，得到多個(gè)特征匹配相似度； 將多個(gè)所述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信息作為所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位 置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所述室內(nèi)機(jī)器 人進(jìn)行避障移動(dòng)，包括： 根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與所述室內(nèi)機(jī)器人距離最遠(yuǎn)的方向角度； 根據(jù)所述方向角度和公式distance〉= R/cos( beta)控制所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移 動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距離，betae [alpha-Ji/2， alpha+Ji/2]，R表不室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。9. 一種室內(nèi)機(jī)器人的重定位裝置，其特征在于，所述裝置包括： 數(shù)據(jù)采集模塊，用于控制視覺傳感器采集視覺圖像數(shù)據(jù)和控制激光傳感器采集激光點(diǎn) 云數(shù)據(jù)； 當(dāng)前狀態(tài)確定模塊，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)判斷室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中是 否丟失； 重定位模塊，用于當(dāng)室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地圖中丟失時(shí)，則根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù) 進(jìn)行激光重定位、以及根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果和視 覺重定位結(jié)果確定是否存在候選區(qū)域； 姿態(tài)優(yōu)化模塊，用于當(dāng)確定出存在候選區(qū)域時(shí)，對(duì)所述室內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行姿態(tài)優(yōu)化，確定 所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息； 避障移動(dòng)模塊，用于當(dāng)確定出不存在候選區(qū)域時(shí)，根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)控制所述室 內(nèi)機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，直到確定出存在候選區(qū)域。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述當(dāng)前狀態(tài)確定模塊包括： 激光數(shù)據(jù)調(diào)取單元，用于調(diào)取室內(nèi)機(jī)器人當(dāng)前位姿信息對(duì)應(yīng)的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 一致性驗(yàn)證單元，用于驗(yàn)證采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的 一致性； 當(dāng)前狀態(tài)確定單元，用于若驗(yàn)證結(jié)果為不一致，則確定所述室內(nèi)機(jī)器人在當(dāng)前環(huán)境地 圖中已丟失。11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述一致性驗(yàn)證單元包括： 第一直方圖提取子單元，用于根據(jù)采集到的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第一距離方向直方 圖； 第二直方圖提取子單元，用于根據(jù)調(diào)取的所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取第二距離方向直方 圖； 直方圖相似度確定子單元，用于對(duì)所述第一距離方向直方圖和所述第二距離方向直方 圖進(jìn)行直方圖特征匹配，確定所述第一距離方向直方圖與所述第二距離方向直方圖之間的 直方圖相似度； 驗(yàn)證結(jié)果確定子單元，用于當(dāng)所述直方圖相似度小于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)，則確定驗(yàn)證結(jié) 果為不一致。12. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述重定位模塊包括： 激光重定位單元，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行激光重定位，根據(jù)激光重定位結(jié)果 確定是否存在第一候選區(qū)域； 視覺重定位單元，用于根據(jù)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行視覺重定位，根據(jù)視覺重定位結(jié)果 確定是否存在第二候選區(qū)域； 候選區(qū)域確定單元，用于當(dāng)至少存在所述第一候選區(qū)域和所述第二候選區(qū)域中的一個(gè) 時(shí)，確定存在候選區(qū)域。13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述激光重定位單元包括： 直方圖特征匹配子單元，用于對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的距離方向直方圖和所述當(dāng)前 環(huán)境地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行直方圖特征匹配； 相似度計(jì)算子單元，用于計(jì)算所述第一距離方向直方圖分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè) 關(guān)鍵幀的相似度； 第一候選區(qū)域確定子單元，用于將所述相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第一候 選區(qū)域。14. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述視覺重定位單元包括： ORB特征提取子單元，用于利用圖像金字塔提取裝置對(duì)所述視覺圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行ORB特征 提?。? 場(chǎng)景相似度計(jì)算子單元，用于利用視覺詞袋模型對(duì)提取到的ORB特征和所述當(dāng)前環(huán)境 地圖對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合進(jìn)行場(chǎng)景匹配，計(jì)算所述ORB特征分別與所述關(guān)鍵幀集合中各個(gè)關(guān) 鍵幀的場(chǎng)景相似度； 候選關(guān)鍵幀確定子單元，用于將場(chǎng)景相似度大于第三預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為候選關(guān)鍵 幀； 特征相似度計(jì)算子單元，用于對(duì)所述ORB特征和確定出的所述候選關(guān)鍵幀進(jìn)行ORB特征 匹配，計(jì)算所述ORB特征與所述候選關(guān)鍵幀中各個(gè)關(guān)鍵幀的特征相似度； 第二候選區(qū)域確定子單元，用于將所述特征相似度大于第四預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀作為第 二候選區(qū)域。15. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述姿態(tài)優(yōu)化模塊包括： 初始值確定單元，用于將所述第一候選區(qū)域和/或所述第二候選區(qū)域作為初始位姿信 息估計(jì)值； 特征匹配相似度確定單元，用于利用迭代最近點(diǎn)算法以所述初始位姿信息估計(jì)值作為 起始值、以預(yù)設(shè)步長(zhǎng)、以及預(yù)設(shè)旋轉(zhuǎn)角開始，并縮小所述預(yù)設(shè)步長(zhǎng)，直到縮小后的所述預(yù)設(shè) 步長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的步長(zhǎng)閾值，對(duì)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述當(dāng)前環(huán)境地圖進(jìn)行特征匹配，得到 多個(gè)特征匹配相似度； 當(dāng)前位姿信息確定單元，用于將多個(gè)所述特征匹配相似度中最大值對(duì)應(yīng)的位姿信息作 為所述室內(nèi)機(jī)器人的當(dāng)前位置信息和當(dāng)前姿態(tài)信息。16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述避障移動(dòng)模塊包括： 方向角度確定單元，用于根據(jù)所述激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)確定障礙物與所述室內(nèi)機(jī)器人距離最 遠(yuǎn)的方向角度； 避障移動(dòng)單元，用于根據(jù)所述方向角度和公式distance〉= R/cos (beta)控制所述室內(nèi) 機(jī)器人進(jìn)行避障移動(dòng)，其中，distance表示在角度beta下障礙物到激光傳感器的距離，beta e [alpha-3i/2，alpha+3r/2]，R表不室內(nèi)機(jī)器人底盤的半徑。
【文檔編號(hào)】G01C21/20GK106092104SQ201610738132
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年8月26日
【發(fā)明人】魏磊磊
【申請(qǐng)人】深圳微服機(jī)器人科技有限公司