[发明专利]一种自动送货方法及装置

权利要求书

1.一种自动送货方法，其特征在于，包括：

预先采用双目视觉以及视觉即时定位地图构建方法，构建送货区域地图；

接收送货请求，获取货物运送目的地信息；

利用所述送货区域地图进行路径规划，生成从运输点到目的地的路径信息；

在运送过程中，采用双目视觉实时进行障碍物检测，动态修正运输路径，以避开检测到的障碍物，直到到达所述目的地；

其中，所述预先采用双目视觉以及视觉即时定位地图构建方法，构建送货区域地图包括：

利用双目视觉系统扫描送货区域环境信息，其中，左摄像机采集到的图像为左图像，右摄像机采集到的图像为右图像；

将所述左图像以及所述右图像进行立体匹配，得到两幅图像之间的像素同名点；

对前后帧图像进行像素点的光度匹配，计算前后两幅图像之间的转换关系，即前后帧图像之间根据运动假设，进行像素点的光度匹配，得到匹配点对后，求解相机位姿；

构建送货区域地图，所述送货区域地图包含障碍物的三维坐标、障碍物与机器人之间的距离信息。

2.如权利要求1所述的自动送货方法，其特征在于，所述将所述左图像以及所述右图像进行立体匹配，得到两幅图像之间的像素同名点包括：

计算所述左图像以及所述右图像像素点之间的匹配代价函数；

在代价空间中选择匹配代价小对应的点作为匹配点对，进行立体匹配，得到两幅图像之间的像素同名点。

3.如权利要求2所述的自动送货方法，其特征在于，在所述对前后帧图像进行像素点的光度匹配，计算前后两幅图像之间的转换关系之前还包括：

对采集到的所述左图像以及所述右图像进行极线校正。

4.如权利要求3所述的自动送货方法，其特征在于，所述对采集到的所述左图像以及所述右图像进行极线校正包括：

通过旋转变换，以使所述左图像以及所述右图像平行；

对所述左图像以及所述右图像中的极线进行对齐操作，生成校正后的图像。

5.如权利要求1至4任一项所述的自动送货方法，其特征在于，所述构建送货区域地图包括：

利用视差原理，根据所述左图像以及所述右图像生成图像的三维坐标；

采用距离变换，将局部障碍物地图映射到安全距离空间，得到距离矩阵。

6.如权利要求5所述的自动送货方法，其特征在于，所述利用所述送货区域地图进行路径规划，生成从运输点到目的地的路径信息包括：

在所述距离矩阵中定位惩罚函数，利用A*算法进行搜索，生成从运输点到目的地的安全路径。

7.如权利要求5所述的自动送货方法，其特征在于，还包括：

送达目的地后，采用人脸识别的方式判断当前接收货物的用户是否为预设的收件人；如果是，则卸载货物；如果否，则拒绝卸载货物。

8.如权利要求5所述的自动送货方法，其特征在于，还包括：

在货物运输完毕后，按照原来行驶的路径返回或者识别当前路况重新进行路线规划返回。

9.一种自动送货装置，其特征在于，包括：

地图构建模块，用于预先采用双目视觉以及视觉即时定位地图构建方法，构建送货区域地图；

请求接收模块，用于接收送货请求，获取货物运送目的地信息；

路径规划模块，用于利用所述送货区域地图进行路径规划，生成从运输点到目的地的路径信息；

实时避障模块，用于在运送过程中，采用双目视觉实时进行障碍物检测，动态修正运输路径，以避开检测到的障碍物，直到到达所述目的地；

其中，所述地图构建模块的工作方法包括：

利用双目视觉系统扫描送货区域环境信息，其中，左摄像机采集到的图像为左图像，右摄像机采集到的图像为右图像；

将所述左图像以及所述右图像进行立体匹配，得到两幅图像之间的像素同名点；

对前后帧图像进行像素点的光度匹配，计算前后两幅图像之间的转换关系，即前后帧图像之间根据运动假设，进行像素点的光度匹配，得到匹配点对后，求解相机位姿；

构建送货区域地图，所述送货区域地图包含障碍物的三维坐标、障碍物与机器人之间的距离信息。