[发明专利]视觉定位方法、装置、系统、移动机器人及存储介质

说明书

本申请提出了视觉定位方法、装置、系统、移动机器人及存储介质。其中，一种视觉定位方法，包括：获取移动机器人拍摄的第一图像；根据本地的子地图和所述第一图像，确定移动机器人的当前位置点，每个子地图为所述目标区域对应的三维点云地图分割而成的多个子地图之一；确定当前位置点所处的子地图和所处的子地图的邻接子地图；确定所述本地的子地图是否包含所处的子地图的全部邻接子地图；在存在未被所述本地的子地图包含的邻接子地图时，获取所述本地的子地图未包含的邻接子地图。

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，特别涉及视觉定位方法、装置、系统、移动机器人及存储介质。

背景技术

在移动机器人的应用场景中，同步建图与定位(Simultaneous Localization andMapping，缩写为SLAM)方案可以用于视觉定位。定位是指从视觉传感器(例如激光雷达或者图像传感器)生成的图像中提取特征信息，并基于提取的特征信息与地图，确定移动机器人的位姿。建图是指随着运动不断确定移动机器人最新位置点附近的地图点。移动机器人通常会本地存储目标区域的完整地图。目标区域的完整地图包括目标区域范围内的全部地图点。在建图过程中移动机器人不断从完整地图中获取最新位置点附近的地图点。目标区域范围越大，移动机器人需要存储的地图数据越多。

然而，移动机器人中用于视觉定位的内存资源是有限的。如果地图规模超出内存上限(即移动机器人中用于视觉定位的内存资源上限)，移动机器人将无法直接从内存读取到目标区域的全部地图，而只能对内存中地图(即目标区域的一部分地图)的范围进行视觉定位。由此可见，视觉定位的定位范围，受到移动机器人中内存资源的限制。

因此，视觉定位的定位范围受到内存限制是需要解决的技术问题。

发明内容

本申请提出了新的视觉定位方案，使得移动机器人能够在任意范围的目标区域(尤其是较大范围的目标区域)中进行自主定位和导航，从而使得视觉定位的定位范围能够不受限于存储资源的规模。

根据本申请一个方面，提供一种视觉定位方法，包括：

获取移动机器人拍摄的第一图像；

根据本地的子地图和所述第一图像，确定移动机器人的当前位置点，每个子地图属于目标区域对应的三维点云地图分割而成的多个子地图之一；

确定当前位置点所处的子地图和所处的子地图的邻接子地图；

确定所述本地的子地图是否包含所处的子地图的全部邻接子地图；

在存在未被所述本地的子地图包含的邻接子地图时，获取所述本地的子地图未包含的邻接子地图。

在一些实施例中，所述目标区域内任一个子地图的数据量和该子地图的邻接子地图的数据量之和不超过移动机器人的目标存储容量，目标存储容量为所述移动机器人中用于存储地图的存储资源的上限值。

在一些实施例中，所述目标区域的子地图尺寸相同，并且每个子地图的数据量不超过数据量阈值。

在一些实施例中，所述数据量阈值为所述移动机器人的目标存储容量与所述目标区域的子地图数量阈值的比值，其中，目标存储容量为所述移动机器人中用于存储地图的存储资源的上限值，所述子地图数量阈值为目标区域内子地图对应的地图数量值中的极大值，每个子地图对应的地图数量值为该子地图及该子地图的邻接子地图的总数，所述子地图数量阈值小于等于9。

在一些实施例中，所述子地图为包含地图点的矩形区域，所处的子地图的邻接子地图为与所处的子地图的矩形区域存在共同的角点的子地图；

所述获取所述本地的子地图未包含的邻接子地图，包括：

向服务器发送本地的子地图未包含的邻接子地图的标识，接收服务器返回的子地图。