[发明专利]基于视觉的机器人转向的检测方法和芯片

说明书

本发明涉及一种基于视觉的机器人转向导航的检测方法和芯片，通过视觉传感器对基于惯性传感器进行转向导航的机器人进行辅助检测，分析采集到的图像数据，从而判断机器人在转向导航过程中是否出现异常或者不在进行转向，以提醒机器人在后续导航中依据惯性传感器进行修正。如此，可以提高机器人导航的准确性，同时，由于不需要高性能的处理器进行数据处理，可以相应地降低成本。

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体涉及一种基于视觉的机器人转向的检测方法和芯片。

背景技术

机器人实现智能化，一个基础技术是能够自己定位和行走，室内导航技术是其中的关键技术。目前室内导航技术有惯性传感器导航、激光导航、视觉导航、无线电导航等等，各个技术都有自己的优缺点。惯性传感器导航是应用陀螺仪、里程计等进行导航定位，价格低廉，但是存在长时间漂移的问题；而单独依靠视觉传感器进行导航，计算复杂，对于处理器性能要求比较高，功耗和价格会比较高。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于视觉的机器人转向的检测方法和芯片，导航准确性高，且成本较低。本发明的具体技术方案如下：

一种基于视觉的机器人转向的检测方法，包括如下步骤：

步骤一，基于移动中的镜头朝前的视觉传感器，采集当前时间的当前图像和间隔预设时间的对比图像；

步骤二，提取所述当前图像和所述对比图像的特征点；

步骤三，判断所述对比图像的特征点分布与所述当前图像的特征点分布是否相同，且所述对比图像的特征点是否相对于所述当前图像的特征点仅在图像的横向方向产生位移；

如果都是，则确定机器人正在进行转向，并回到步骤一；

否则，确定机器人不在进行转向或者转向异常。

进一步地，步骤一中所述的视觉传感器为设置在机器人的机体的上端面的前部，且镜头方向与所述机体的上端面呈45°夹角的摄像头。

进一步地，步骤一中所述的预设时间为100毫秒。

进一步地，步骤二中所述的提取所述当前图像和所述对比图像的特征点，包括如下步骤：

基于SIFT算法提取所述当前图像的N个角点；

基于SIFT算法提取所述对比图像的N个角点；

其中，N为大于1的自然数。

进一步地，步骤三中所述的判断所述对比图像的特征点分布与所述当前图像的特征点分布是否相同，且所述对比图像的特征点是否相对于所述当前图像的特征点仅在图像的横向方向产生位移，包括如下步骤：

基于XY轴坐标系，确定所述当前图像的特征点的像素坐标为当前像素坐标；

基于同一个所述XY轴坐标系，确定所述对比图像的特征点的像素坐标为对比像素坐标；

判断每个特征点的所述当前像素坐标与所述对比像素坐标之间的X值之差以及Y值之差是否相等；

如果得出的X值之差和Y值之差都相等，则确定所述对比图像的特征点分布与所述当前图像的特征点分布相同，如果，X值之差不为0，且Y值之差为0，则确定所述对比图像的特征点相对于所述当前图像的特征点仅在图像的横向方向产生位移；

否则，确定所述对比图像的特征点分布与所述当前图像的特征点分布不相同，和/或所述对比图像的特征点不是相对于所述当前图像的特征点仅在图像的横向方向产生位移。

进一步地，在确定所述对比图像的特征点分布与所述当前图像的特征点分布不相同，和/或所述对比图像的特征点不是相对于所述当前图像的特征点仅在图像的横向方向产生位移的步骤之后，还包括如下步骤：