[发明专利]一种物体的定位方法、终端及可读存储介质有效
申请号: | 201910585888.2 | 申请日: | 2019-07-01 |
公开(公告)号: | CN110349214B | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 谭超;王恺;廉士国 | 申请(专利权)人: | 达闼机器人股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73 |
代理公司: | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人: | 杨友枚 |
地址: | 201111 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 物体 定位 方法 终端 可读 存储 介质 | ||
1.一种物体的定位方法,其特征在于,包括:
获取图像数据中N个目标物体各自对应的第一估计平面,N为大于1的整数;
融合N个第一估计平面,获得融合后的估计平面,并将所述融合后的估计平面作为所述N个所述目标物体共处的共有估计平面;
根据所述共有估计平面,确定所述图像数据中每个所述目标物体的位姿信息;
所述融合N个第一估计平面,获得融合后的估计平面,具体包括:
根据N个第一估计平面,拟合第二估计平面;
判断所述第二估计平面是否满足第一约束条件;
若满足所述第一约束条件,则将所述第二估计平面作为所述共有估计平面;
否则,调整所述第二估计平面的参数,直至所述第二估计平面满足所述第一约束条件,
所述第一约束条件用于表征所述共有估计平面的参数为最优参数;
所述根据所述共有估计平面,确定所述图像数据中每个所述目标物体的位姿信息,具体包括:
拟合所有所述目标物体构成的三维点云数据,获得所述三维点云数据对应的第三估计平面;
融合所述共有估计平面和所述第三估计平面,得到所述图像数据中所有所述目标物体共处的实际目标平面;
根据所述实际目标平面,确定所述图像数据中每个所述目标物体的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的物体的定位方法,其特征在于,所述第一约束条件为第一约束值最小,所述第一约束值根据第一约束距离和第一约束角度确定,所述第一约束距离为N个所述第一估计平面到所述第二估计平面的距离之和,所述第一约束角度为N个所述第一估计平面与所述第二估计平面的角度之和。
3.根据权利要求1所述的物体的定位方法,其特征在于,所述融合所述共有估计平面和所述第三估计平面,得到所述图像数据中所有所述目标物体共处的实际目标平面,具体包括:
根据所述共有估计平面和所述第三估计平面,拟合得到第四估计平面;
判断所述第四估计平面是否满足第二约束条件,若满足所述第二约束条件,则将所述第四估计平面作为所述实际目标平面,否则,调整所述第四估计平面的参数,直至所述第四估计平面满足所述第二约束条件;
其中,所述第二约束条件为第二约束值最小,所述第二约束值根据第二约束距离和第二约束角度确定,所述第二约束距离为所述共有估计平面和所述第三估计平面到所述第四估计平面的距离之和,所述第二约束角度为所述共有估计平面与所述第四估计平面的角度以及所述第三估计平面与所述第四估计平面的角度之和。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的物体的定位方法,其特征在于,所述获取图像数据中N个目标物体各自对应的第一估计平面,具体包括:
针对所述图像数据中的每个目标物体确定对应的所述第一估计平面的过程为:
获取所述目标物体在所述图像数据中的被识别轮廓区域;
根据所述被识别轮廓区域内的特征点,确定变换矩阵;
根据所述变换矩阵,确定所述第一估计平面。
5.根据权利要求1或3所述的物体的定位方法,其特征在于,所述目标物体的位姿信息为所述目标物体的中心点的位置信息;
在获得融合后的估计平面之后,且在确定所述图像数据中每个所述目标物体的位姿信息之前,所述物体的定位方法还包括:
根据每个所述目标物体的被识别轮廓区域、所述实际目标平面以及所述目标物体的模板轮廓信息,确定在所述实际目标平面上每个所述目标物体的完整轮廓区域,所述目标物体的完整轮廓区域用于确定所述目标物体的中心点的位置信息。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的物体的定位方法,其特征在于,在所述获取图像数据中N个目标物体各自对应的第一估计平面之前,所述物体的定位方法还包括:
获取所述图像数据中每个被识别的物体的置信度;
在所述被识别的物体的置信度超过预设阈值后,将所述被识别的物体作为所述目标物体。
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