[发明专利]家居环境下门识别定位方法、系统以及机器人

权利要求书

1.一种家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述方法应用于设置有双目传感器的机器人，包括：

获取双目传感器采集的当前视野内的左图像和右图像，并提取所述左图像中的第一竖线特征以及所述右图像中的第二竖线特征；

对所述第一竖线特征以及所述第二竖线特征进行匹配，得到匹配竖线对，并根据双目测距原理得到所述匹配竖线对所对应的实际竖线在所述机器人的视觉坐标系下的空间位置坐标；

根据任意两条实际竖线之间的物理距离提取多个疑似门，利用特征积分制对所有所述疑似门进行特征积分，得到积分值；

计算所述疑似门在所述机器人的视觉坐标系下的方位特征与待识别门在世界坐标系中所标记的方位特征的相似度，并根据所述相似度增加所述积分值，得到积分结果；

从所述积分结果中选择积分值最高的前N项疑似门，从所述前N项疑似门中选择有效疑似门，其中，N≥1；

根据机器人在世界坐标系中的坐标和所述机器人的视觉坐标系与机器人坐标系之间的转换关系得到所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征，其中，所述方位特征包括中心坐标和方向角；

当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征；

从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果。

2.根据权利要求1所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述从所有所述有效疑似门中选择置信度最大的有效疑似门，并将所述置信度最大的有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征作为待识别门的定位结果的步骤，包括：

根据各个所述有效疑似门的积分计算其置信度；

根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果；

根据所述有效疑似门的置信度计算每个所述聚类结果的置信度，并将置信度最高的聚类类别作为最优类别；

将从所述最优类别中计算得到的置信度最大的有效疑似门作为所述待识别门的定位结果。

3.根据权利要求2所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述根据各个有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，得到多个聚类结果的步骤，包括：

采用聚类算法根据各个所述有效疑似门在所述世界坐标系中的中心坐标进行中心聚类，并将聚类距离小于第一阈值的两个类别进行合并，得到多个聚类类别；

对每个所述聚类类别中的有效疑似门的方向角进行直方图统计，去除方向角差异较大的有效疑似门，得到多个所述聚类结果。

4.根据权利要求1所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述计算所述疑似门在所述机器人的视觉坐标系下的方位特征与待识别门在世界坐标系中所标记的方位特征的相似度，并根据所述相似度增加所述积分值，得到积分结果的步骤，包括：

根据所述世界坐标系、所述机器人坐标系和所述机器人的视觉坐标系之间的转换关系，计算在所述世界坐标系下获取的所述待识别门在所述机器人的视觉坐标系下的第一门中心坐标和第一门方向角；

根据所述疑似门两侧边线的空间坐标计算得到第二门心点坐标和第二门方向角；

计算所述第一门中心坐标、所述第一门方向角与所述第二门中心坐标、所述第二门方向角的相似度，根据所述相似度增加积分值，得到所述积分结果。

5.根据权利要求4所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述计算在所述世界坐标系下获取的所述待识别门在所述机器人的视觉坐标系下的第一门中心坐标和第一门方向角的步骤之前，所述方法还包括：

根据外部输入确定所述待识别门的ID以及观测区域，并根据已建地图获取所述待识别门在所述世界坐标系中的方位特征。

6.根据权利要求1所述的家居环境下门识别定位方法，其特征在于，所述当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征的步骤，包括：

当所述机器人位于不同位置时，重复执行以上步骤，当所述机器人进行疑似门提取的次数满足设定阈值时，停止执行以上步骤，得到多次提取的所述有效疑似门在所述世界坐标系中的方位特征。