[发明专利]一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法及系统

权利要求书

1.一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取RGB双目左右图像；

基于所述RGB双目左右图像，分别获得点云图和轮廓线；

将所述轮廓线投影到所述点云图上，截取所述轮廓线内的点云；

通过所述截取所述轮廓线内的点云，获得共面点云团；

基于所述共面点云团，采用MSAC的算法进行平面估计，得到平面估计的参数化模型，并剔除不符合所述参数化模型的匹配对；

基于所述平面估计的参数化模型，获得三维地形图；

基于所述三维地形图，根据参数平面的高度和深度进行排序；

在所述排序之后，通过计算得到平面交线，进而获得平面横截图；

将所述平面横截图与所述得到的平面估计的参数化模型进行对比，评估识别的准确性；

在所述评估之后，将所述三维地形图的点云数据视觉坐标系转化到机器人坐标系。

2.根据权利要求1所述的一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述基于所述RGB双目左右图像，获得点云图包括：

基于所述RGB双目左右图像，采用三角测量的算法求得视差图；

通过投影模型从所述视差图中获得深度图；

结合所述深度图和像素坐标，转化成点云图。

3.根据权利要求1所述的一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述基于所述RGB双目左右图像，获得轮廓线包括：

基于RGB双目左右图像，采用轮廓线扫描的算法检测轮廓线，并提取所述检测到的轮廓线；

对所述检测到的轮廓线进行面积计算并排序；

判断所述检测到的轮廓线包围面积是否小于设定阈值；

若是，则进行交叉重叠计算，用大轮廓线代替后得到所需要的轮廓线；

若否，则直接得到所需要的轮廓线。

4.根据权利要求3所述的一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述基于RGB双目左右图像，采用轮廓线扫描的算法检测轮廓线，并提取所述检测到的轮廓线包括：

基于RGB双目左右图像，找到一个初始起点，并设置所述初始起点的方向为上；

若像素点P1是前景，则将所述初始起点移动到像素点P2，再移动到像素点P1；

若像素点P1不是前景，则判断像素点P2是否是前景；

若像素点P2是前景，则将所述初始起点移动到像素点P2；

若像素点P1和像素点P2都不是前景，则判断像素点P3是否为前景；

若像素点P3是前景，则将所述初始起点先右转，再移动到像素点P3；

返回至若像素点P1是前景，则将所述初始起点移动到像素点P2，再移动到像素点P1，直到在同一个位置右转三次以上或者返回到初始起点三次以上结束。

5.根据权利要求1所述的一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述基于所述共面点云团，采用MSAC的算法进行平面估计，得到平面估计的参数化模型，并剔除不符合所述参数化模型的匹配对包括：

基于所述共面点云团，随机选取一部分粗糙结果中的匹配对；

基于三点算法，通过所述匹配对来计算得出平面；

基于所述平面，反推模型并通过计算所述模型对于所述匹配对的代价；

通过反复迭代所述模型，最终得到平面估计的参数化模型，并剔除不符合所述参数化模型的匹配对。

6.根据权利要求5所述的一种用于足式机器人动态运动的地形识别方法，其特征在于，所述通过计算所述模型对于所述匹配对的代价包括：

计数所述模型中粗糙匹配对的组数；

在所述计数之后，对代价值进行初始化；

基于所述代价值初始化，对所述粗糙匹配对中的每一匹配对进行统计并分析；

若所述匹配对误差小于等于误差容许值，则代价为所计算的误差；

若所述匹配对误差大于误差容许值，则代价为误差容值。