[发明专利]基于深度图像的机器人定位与建图方法和装置

权利要求书

1.一种基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，包括：

使用RGB-D相机进行周边环境探测，采集得到RGB图像和深度图像，并基于所述RGB图像和深度图像，确定连续的图像帧；

采用稀疏直接法对所述连续的图像帧进行计算，得到当前帧的初始位姿；

采用特征点法对所述当前帧的初始位姿进行计算优化，得到当前帧的精确位姿；

根据所述当前帧的精确位姿进行关键帧选取，得到一个关键帧序列；

基于所述关键帧序列进行局部建图与优化，生成环境地图。

2.根据权利要求1所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，所述基于所述RGB图像和深度图像，确定连续的图像帧包括：

提取每个所述RGB图像的ORB特征；

根据所述RGB图像对应的深度图像计算出特征点的空间坐标；

基于所述ORB特征和所述空间坐标，构建得到所述图像帧。

3.根据权利要求1所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，所述采用稀疏直接法对所述连续的图像帧进行计算，得到当前帧的初始位姿包括：

将与所述当前帧拥有最多的共同地图点云的图像帧为当前帧的参考关键帧；

针对所述当前帧的参考关键帧，通过计算所述当前帧图像与所述参考关键帧的最小化光度误差，确定所述当前帧对应的初始位姿。

4.根据权利要求3所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，所述采用特征点法对根据当前帧的初始位姿进行计算优化，得到当前帧的精确位姿包括：

针对所述当前帧图像，基于所述初始位姿，计算所述图像帧与所述当前帧图像的重投影误差，并通过选取最小化的重投影误差，来重新优化定位位姿，得到当前帧的精确位姿。

5.根据权利要求3或4所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，根据所述的当前帧的精确位姿中进行关键帧选取，得到关键帧序列包括：

针对所述当前帧，基于所述精确位姿，计算所述当前帧相对于上一关键帧的运动幅度；

若所述运动幅度超过预设距离阈值，则将所述当前帧插入到所述关键帧序列。

6.根据权利要求5所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法，其特征在于，所述针对所述当前帧，基于所述精确位姿，计算所述当前帧相对于上一关键帧的运动幅度包括：

将所述当前帧的精确位姿转化为对应的旋转矩阵和位移偏量，并将所述旋转矩阵转化为旋转欧拉角；

计算所述旋转欧拉角与所述位移偏量的二范数，将得到的数值作为所述当前帧相对于上一关键帧的运动幅度对应的度量值。

7.一种基于深度图像的机器人定位与建图装置，其特征在于，包括：

帧图像获取模块，用于使用RGB-D相机进行周边环境探测，采集得到RGB图像和深度图像，并基于所述RGB图像和深度图像，确定连续的图像帧；

初始位姿确定模块，用于采用稀疏直接法对所述连续的图像帧进行计算，得到当前帧的初始位姿；

精确位姿确定模块，用于采用特征点法对所述当前帧的初始位姿进行计算与优化，得到当前帧的精确位姿；

关键帧选取模块，用于根据从所述当前帧的精确位姿中进行关键帧选取，得到关键帧序列；

局部建图模块，用于基于所述关键帧序列进行局部建图，生成局部地图。

8.根据权利要求7所述的基于深度图像的机器人定位与建图装置，其特征在于，所述帧图像获取模块包括：

特征提取单元，用于提取每个所述RGB图像的ORB特征；

坐标计算单元，用于根据所述RGB图像对应的深度图像计算出特征点的空间坐标；

图像重绘单元，用于基于所述ORB特征和所述空间坐标，得到所述图像帧。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于深度图像的机器人定位与建图方法的步骤。