[实用新型]一种基于深度视觉的定位装置及机器人有效
申请号: | 201820866263.4 | 申请日: | 2018-06-06 |
公开(公告)号: | CN208323361U | 公开(公告)日: | 2019-01-04 |
发明(设计)人: | 赖钦伟 | 申请(专利权)人: | 珠海市一微半导体有限公司 |
主分类号: | B25J5/00 | 分类号: | B25J5/00;B25J9/16;G05D1/02 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 519000 广东省珠海*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 定位装置 图像采集模块 深度识别 深度视觉 后置 图像预处理子模块 视觉定位装置 图像处理模块 传感器模块 惯性传感器 深度传感器 摄像头 处理模块 地标图像 地标信息 定位导航 定位模块 环境信息 计算资源 实时感应 特征匹配 同步定位 图像信息 位移信息 融合 可移动 子模块 装设 机器人 采集 配合 | ||
本实用新型公开一种基于深度视觉的定位装置及机器人,该定位装置是一种可移动的视觉定位装置,包括:后置图像采集模块,用于采集地标图像以实现定位;深度识别模块,用于识别地面及地面上的物体;图像处理模块,包括图像预处理子模块和特征匹配子模块,用于处理后置图像采集模块和深度识别模块输入的图像信息;惯性处理模块,用于实时感应惯性传感器的位移信息;融合定位模块,用于对各传感器模块所获取的环境信息进行融合以实现定位。相对于现有技术,装设于前部分的3维深度传感器实时为面向后倾斜的摄像头提供新的地标信息以配合完成定位,使得定位导航过程中计算资源减少,提高同步定位效率。
技术领域
本实用新型涉及定位装置,具体涉及一种基于深度视觉的定位装置及机器人。
背景技术
三维(3D)深度捕获系统将传统的摄像扩展到第三个维度。虽然从传统的摄像机获得的2D图像指示在每个(x,y)像素处的颜色和亮度,从3D深度传感器获得的3D点云指示到每个(x,y)像素处的物体表面的距离(z)。这样,3D传感器提供第三个空间维度z的测量。3D系统直接获取深度信息而不是依靠视角、相对尺寸、遮挡、纹理、视差及其它线索来探测深度。直接的(x,y,z)数据对图像数据的计算机解读是特别有用的。例如,将深度摄像头采集的三维点云数据投影到二维平面获得二维投影数据,从而构建二维栅格地图。
现有视觉扫地机产品中,移动机器人包括在顶部盖之下的嵌入在机器人的主体内的相机导航系统。导航系统包括捕获周围环境的图像的一个或多个相机 (例如,标准相机、体积点云成像相机、三维(3D)成像相机、具有深度地图传感器的相机、可见光相机和/或红外相机)。移动机器人可以可选地使用各种相机配置中的任何一个来配置,该相机配置包括与在运动方向上对准的向前相机(未示出)组合的倾斜的前相机、以不同角度倾斜的多个面向前相机、立体相机对、具有相邻或部分重叠视野的两个或更多个倾斜相机、和/或以不同角度成角度。使用由移动机器人的导航系统中的一个或多个倾斜相机捕获的图像数据执行VSLAM的过程映射环境并且精确地定位移动机器人的位置,然而上述相机的组合和位置分布使得视觉同时定位算法复杂,在导航定位过程中机器人主控的处理器的计算资源消耗较大。
实用新型内容
一种基于深度视觉的定位装置,该定位装置是一种可移动装置,包括后置图像采集模块、深度识别模块、图像处理模块、惯性处理模块和融合定位模块;
后置图像采集模块,包括定位于所述定位装置顶部表面的尾部开口向后的凹入和/或凸出结构处的摄像头,用于采集地标图像以实现定位;
深度识别模块,包括定位于所述定位装置顶部表面前方的三维深度传感器,该三维深度传感器的光学轴与所述定位装置顶部表面形成一个预设角度,使得该三维深度传感器识别所述定位装置前行方向的地面和/或地面以上的物体;
图像处理模块,包括图像预处理子模块和特征匹配子模块,用于处理后置图像采集模块和深度识别模块输入的图像信息;图像预处理子模块,用于将后置图像采集模块和深度识别模块输入的图像转换为灰度图像;特征匹配子模块,用于对所述灰度图像中的图像特征与地标数据库中的地标图像特征进行特征匹配;其中,所述地标数据库存储着给定地标相关联区域的图像特征及实际场景中空间结构的描述,内置于图像处理模块中;
惯性处理模块,由惯性传感器组成,实时感应所述定位装置的旋转角度信息、加速度信息及平移速度信息,其中所述惯性传感器包括里程计、陀螺仪和加速度计;
融合定位模块,用于根据所述地标数据库与所述输入的图像信息中的匹配结果,将摄像头采集的图像特征信息融合惯性处理模块采集的惯性数据,以修正所述定位装置的当前位置信息;同时将所述三维深度传感器提取的与地标数据库的地标图像相关联特征不匹配的深度图像数据的特征加入地标数据库以成为新的地标。
进一步地,所述三维深度传感器选用3D TOF传感器,或者是基于图像的双目或者多目传感器阵列。
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