[发明专利]一种基于机器视觉的室内定位与地图构建装置

说明书

本发明揭示了一种基于机器视觉的室内定位与地图构建装置，该装置包括传感器标定部分、图像预处理部分、视觉里程计构建部分与地图构建部分，所述传感器标定部分是对单目相机进行标定；图片预处理部分是将单目相机拍摄的图像进行校准与特定的灰度处理；视觉里程计构建部分是选择了半稠密直接算法最小化光度误差，来重建一个半稠密的结构，并且估计相机的位姿实现对相机的定位；地图构建部分依据半稠密直接算法提取的具有一定梯度的像素点进行局部地图的重建，最后将地图保存为八叉树地图的形式，并用可视化程序显示。

技术领域

本发明涉及一种基于机器视觉的室内定位与地图构建装置，可用于机器视觉领域。

背景技术

随着科技的发展，人工智能受到了越来越多的关注，机器视觉可以说是人工智能的热门研究方向之一，机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过图像摄取装置，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉目的是使机器具有类似于人眼的感知能力和大脑的决策能力。但如今的大多数机器感知并不能保证足够的精准度，更不能保证机器能在获取的信息下做出正确的选择，通常来说，大部分设备只能依靠经验来定位分析物体，而没有形成系统的理论体系。因此,目前物体定位与建图技术存在较大的不确定性，没有办法保证足够的稳定性，识别精度不高，存在有较大的误匹配率和漏匹配率等问题，比如目前的家用扫地机器人，经常出现部分区域无法定位等问题。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于机器视觉的室内定位与地图构建装置。

本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种基于机器视觉的室内定位与地图构建装置，该装置包括传感器标定部分、图像预处理部分、视觉里程计构建部分与地图构建部分，所述传感器标定部分是对单目相机进行标定；图片预处理部分是将单目相机拍摄的图像进行校准与特定的灰度处理；视觉里程计构建部分是选择了半稠密直接算法最小化光度误差，来重建一个半稠密的结构，并且估计相机的位姿实现对相机的定位；地图构建部分依据半稠密直接算法提取的具有一定梯度的像素点进行局部地图的重建，最后将地图保存为八叉树地图的形式，并用可视化程序显示。

优选地，在所述的系统标定部分，采用通用的张正友标定法，构建3个坐标系分别为：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系。根据世界坐标与摄像机坐标之间的旋转、平移关系，摄像机坐标与图像物理坐标之间的相似三角形的正比关系，图像物理坐标与图像像素坐标之间的平移、比例关系可得图像像素坐标与世界坐标之间的关系。

优选地，在所述的图像预处理部分，首先根据系统标定部分得出的内参矩阵与外参矩阵，获得相机的径向畸变系数和切向畸变系数，通过泰勒级数展开将畸变点在成像仪上面的成像矫正至新的位置，从而达到尽可能减少径向畸变和切向畸变的目的。

优选地，在图像预处理部分将矫正的图片进行灰度化处理，改善图像的质量，灰度化采用分量法，将R、G、B三个分量的颜色比例进行调整，所呈现的灰度图更加直观的显示图像的信息。

优选地，在图像预处理部分采用图像大范围归一化处理之后采用非线性滤波中的中值滤波，将0到255的灰度值拉伸到-100到400之间，这样处理后的图像颜色对比度会更加明显，对于轮廓的显示和提取更有优势。

优选的，在视觉里程计构建中通过半稠密直接法进行重建。半稠密直接法不同于稀疏直接法和稠密直接法。他不需要计算所有的像素，只要将前后两帧图像中将带有一定梯度的像素点进行计算，舍弃像素点不明确的地方，该舍弃的像素点对于位姿的计算没有贡献并且加大计算量，最后将保留的像素点进行计算，重构成一个半稠密的结构，该方法相比于稠密重建对于CPU的要求也有一定程度的降低。