[发明专利]机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质

说明书

本发明实施例公开了机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质，该方法包括：利用预设第一数目个同步相机获取的各个图像帧进行多目视觉重定位，以确定机器人的第一估计位姿；根据第一估计位姿进行多线激光重定位，以确定机器人的第二估计位姿；根据重定位模式从第一估计位姿和第二估计位姿中选择待修正的估计位姿；利用重定位修正算法对所选择的待修正的估计位姿进行迭代修正，直至迭代修正的位置协方差收敛并小于待修正的估计位姿对应的预设位置协方差阈值，且迭代修正的角度协方差收敛并小于待修正的估计位姿对应的预设角度协方差阈值。本发明结合多目视觉和多线激光实现机器人的重定位，使得机器人重定位的准确度更高、鲁棒性更强。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质。

背景技术

在商超、机场、办公、园区等大型导航应用场景中，因往往存在多动态物体、多重复场景以及多空旷狭长区域等高复杂环境的影响，单一传感器方案，如仅靠单目、多目视觉或单线、多线激光，和简单的多传感器融合方案，如单目/多目视觉+单线激光、单目视觉+多线激光等，由于其自身视野或量程、以及特征描述和庞大数据量处理等能力的局限性，往往难以同时提供高精度、高鲁棒性的重定位服务。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出一种机器人重定位方法、装置、机器人和可读存储介质。

本发明的一个实施例提出一种机器人重定位方法，该方法包括：

根据二维栅格地图中是否有预先设定的机器人初始位姿确定所述机器人的重定位模式；

在所述机器人原地旋转的过程中，利用预设第一数目个同步相机获取的各个图像帧进行多目视觉重定位，以确定所述机器人的第一估计位姿；

根据所述第一估计位姿进行多线激光重定位，以确定所述机器人的第二估计位姿；

根据所述重定位模式从所述第一估计位姿和所述第二估计位姿中选择待修正的估计位姿；

利用重定位修正算法对所选择的待修正的估计位姿进行迭代修正，直至迭代修正的位置协方差收敛并小于所述待修正的估计位姿对应的预设位置协方差阈值，且迭代修正的角度协方差收敛并小于所述待修正的估计位姿对应的预设角度协方差阈值。

本发明实施例所述的机器人重定位方法，所述利用预设第一数目个同步相机获取的各个图像帧进行多目视觉重定位，包括：

对第个图像帧提取对应的图像特征和图像描述子表示第j个同步相机采集的第i个图像帧；

利用图像特征和图像描述子在对应的回环数据库中进行回环检索，以确定第个图像帧与回环数据库中各个回环候选帧的内敛点匹配数目；

若最大内敛点匹配数目小于预设的匹配数目阈值，则第个图像帧对应的回环检索信息设置为空；

若最大内敛点匹配数目大于等于所述匹配数目阈值，则确定最大内敛点匹配数目对应的回环帧的第一回环索引，并根据所述第一回环索引对应的回环检索信息确定第个图像帧对应的回环检索信息；

在全部图像帧对应的回环检索信息均为空时，所述多目视觉重定位失败；

在全部图像帧对应的回环检索信息不全部为空时，将所述第一回环索引对应的激光关键帧位姿作为所述第一估计位姿。

本发明实施例所述的机器人重定位方法，还包括：

确定用于获得最大内敛点匹配数目的第t个同步相机采集的第z个图像帧，以及第个图像帧对应的回环检索信息；

确定除了第t个同步相机以外的各个同步相机采集的第z个图像帧与所述回环数据库中各个回环候选帧的内敛点匹配数目；