[发明专利]一种基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统及方法，基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统硬件平台包括轮式移动机器人，RGB‑D摄像头、Jetson TX2计算单元。基于车载摄像头视觉的轮式移动机器人定位方法依次经过图像处理、位置跟踪、局部建图、回环检测等流程环节，在不依赖GPS信号的条件下即能够完成轮式移动机器人在室外或者室内环境的实时定位。本发明定位精度较高，可靠性较好，操作简单，设备成本较低，实用性较强。

技术领域

本发明属于移动机器人定位技术领域，具体来说，涉及一种基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统及方法。

背景技术

20世纪中叶，现代意义上的机器人诞生，在此之后，随着控制技术、电子技术与计算机技术的突飞猛进，机器人的智能化水平不断提高。如今，机器人已经深入到了社会生活的各个领域。机器人的种类繁多，形态与功能各异，其中，移动机器人作为机器人研究领域的一个重要分支，在交通、军事、教育以及餐饮等众多行业都有了实质性的突破。依据移动机器人的运动方式，可以将移动机器人分成轮式机器人、履带机器人和足式机器人。轮式移动机器人凭借结构简单、运动灵活等优点，得到了广泛应用和研究。

针对轮式移动机器人的主要研究问题包括定位、建图、路径规划和控制。其中，定位是最基础的问题。在室外，大多数机器人可以利用GPS进行定位，该技术成熟稳定，成本低廉。但是民用GPS的定位精度较低，平均为10m，一般来说，GPS定位要与惯性导航技术等其他定位技术结合使用，才能达到满足移动机器人控制要求的定位精度。而同时，在室内环境下，GPS信号较弱，因此GPS定位并不适用于室内环境。室内的移动机器人一般采用主动定位方式进行定位，需要在移动机器人上安装激光传感器、视觉传感器、惯性传感器等设备，使得移动机器人具有主动感知外部环境的能力，再通过一定的算法对机器人当前的位姿进行计算。

文献(Davison A J,Reid I D,Molton N D,et al.MonoSLAM:Real-time singlecamera SLAM[J].IEEE Transactions on Pattern AnalysisMachine Intelligence,2007(6):1052-1067)提出了MonoSLAM算法，该算法使用单目摄像头实现了实时视觉SLAM。文献(Ra′ul Mur-Artal.ORB-SLAM:A versatile and accurate monocular SLAM system[J].IEEE Transactions on Robotics,2015,31(5):1147-1163)提出了ORB-SLAM算法，该算法使用了前端与后端分开的架构，并在回环检测和非线性优化上做了改进，是当下流行的视觉SLAM方案。

发明内容

发明目的：针对现有轮式移动机器人定位技术的缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统及方法。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统及方法，其中，基于车载摄像头视觉的移动机器人定位系统硬件平台包括轮式移动机器人、RGB-D摄像头、Jetson TX2计算单元，所述轮式移动机器人搭载STM32单片机控制器，所述RGB-D摄像头搭载在轮式移动机器人用于拍摄图像帧，所述Jetson TX2计算单元用于接收RGB-D摄像头拍摄的图像帧并进行处理最终完成对轮式移动机器人位置的实时定位。

而基于车载摄像头视觉的移动机器人定位方法依次经过图像处理、位置跟踪、局部建图、回环检测等流程环节，在不依赖GPS信号的条件下即能够完成轮式移动机器人在室外或者室内环境的实时定位，其主要包括以下步骤：

步骤一、图像处理：Jetson TX2计算单元接收RGB-D摄像头拍摄的图像帧，经过图像处理后，输出包含带有BRIEF描述子的ORB特征点的图像帧；