[发明专利]一种动态环境下的陪护机器人同步定位与构图方法

说明书

本发明公开了一种动态环境下的陪护机器人同步定位与构图方法。方法包括：标定双目相机与惯性测量单元IMU，通过双目相机采集图像数据，通过IMU采集加速度与角速度数据；对加速度与角速度进行处理得到IMU预积分；对图像进行预处理，获得每帧图像的深度数据，结合帧差法与IMU预积分检测并剔除运动物体区域；进行视觉里程计的计算，获得相机的位姿变化；将IMU预积分与视觉里程计进行紧耦合，采用阻尼牛顿法对陪护机器人的位姿进行优化；根据陪护机器人的最优位姿建构稀疏特征点地图与八叉树地图。本发明融合了双目相机与惯性测量单元，并且结合了运动物体区域检测技术，提高了系统的准确性与可靠性。

技术领域

本发明属于同步定位与构图技术，具体为一种动态环境下的陪护机器人同步定位与构图方法。

背景技术

同步定位与构图方法是当前机器人领域的关键技术之一，其能使机器人在未知环境中进行自主定位与地图构建。传统的室内服务机器人同步定位与构图方法多针对静态环境。但是，实际应用环境中的人、宠物等动态物体会产生干扰，导致传统的同步定位与构图方法适应性不好，鲁棒性不强。同时，由于室内环境较为复杂，采用单一传感器的同步定位与构图方法准确性低，存在一定的局限性，无法满足实际定位和地图构建的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种动态环境下的陪护机器人同步定位与构图方法，用以提高在动态室内场景中陪护机器人定位和地图构建的准确性与可靠性。

实现本发明目的的技术方案为：一种动态环境下的陪护机器人同步定位与构图方法，具体步骤为：

步骤1、标定双目相机与惯性测量单元IMU，通过双目相机采集图像数据，通过IMU采集加速度与角速度数据；

步骤2、对加速度与角速度进行处理得到IMU预积分；

步骤3、对图像进行预处理，获得每帧图像的深度数据，结合帧差法与IMU预积分检测并剔除运动物体区域；

步骤4、进行视觉里程计的计算，获得相机的位姿变化；

步骤5、将IMU预积分与视觉里程计进行紧耦合，采用阻尼牛顿法对陪护机器人的位姿进行优化；

步骤6、根据陪护机器人的最优位姿建构稀疏特征点地图与八叉树地图。

优选地，对加速度与角速度进行处理得到IMU预积分的具体公式为：

式中，表示当前t时刻相较于i时刻IMU的旋转增量，下标中的B表示IMU坐标系；表示当前t时刻加速度的bias零偏；表示当前t时刻陀螺仪的bias零偏；表示当前t时刻的加速度测量值；表示当前t时刻在IMU坐标系下角速度的测量值。

优选地，结合帧差法与IMU预积分检测并剔除运动物体区域的具体方法为：

通过IMU预积分与双目相机的位置关系计算出相机i时刻至j时刻的相对运动[p_ij,q_ij]；

将相机i时刻至j时刻的相对运动[p_ij,q_ij]作为帧差法的运动补偿，计算i时刻的图像F_i中所有像素经过[p_ij,q_ij]的位姿变化后在j时刻的位置，得到理论上j时刻的图像F′_j，将理论上j时刻的F′_j与j时刻的实际图像F_j进行灰度值差分，得到差分图像D_j；若差分图像D_j上像素点的灰度值大于设置阈值，将该像素点设定为运动物体区域，反之，设定为静态背景区域，并剔除图像F_j中的运动物体区域，获得静态图像。