[发明专利]基于视觉建图的全向移动机器人导航方法

说明书

本发明属于计算机视觉和移动机器人路径规划技术领域，基于视觉建图的全向移动机器人导航方法，包括以下步骤：(1)搭建全向移动机器人硬件平台，(2)搭建全向移动机器人软件系统，(3)基于YOLOv5对工作环境进行识别训练，(4)基于ORB_SLAM3构建视觉导航地图，(5)在工作区域内进行导航与路径优化。本发明优点在于：利用视觉传感器进行视觉地图构建和导航，与激光传感器相比降低了硬件成本，同时采用麦克纳姆轮的全向移动方式，方便全向移动机器人进行导航。

技术领域

本发明涉及一种基于视觉建图的全向移动机器人导航方法，属于计算机视觉和移动机器人路径规划技术领域。

背景技术

近年来，以计算机视觉、人工智能、SLAM等代表的高新技术迅速崛起，并且随着传感器与处理器等硬件性能的提升，机器人技术得到了快速的发展。目前工业机器人在全球市场中占比达80％，随着需求的变化和技术的发展，未来面向服务的移动机器人的比重将大为提升，如巡检机器人、扫地机器人、安防机器人等是目前比较主流的移动机器人的应用，移动机器人已经走进了我们的日常生活之中。但是随着产业结构的不断升级和人们需求的不断变化，人们对移动机器人的智能化和自主性提出了新的挑战。移动机器人视觉SLAM与导航是机器人控制与计算机视觉的研究方向之一，其中基于视觉建图的全向移动机器人导航系统，研究内容包括地图构建、路径规划、自主定位等。

目前，现有的移动机器人导航系统中多为使用激光雷达传感器来建立地图和导航，激光雷达价格昂贵，并不能广泛推广和使用，基于视觉传感器的建图和导航方法虽然价格低廉，但在精度上比激光传感器大为降低。此外，基于传统磁轨、二维码等有轨导航的移动机器人工作范围小，工作场景固定，浪费空间资源，并且工作场景变化需要重新铺设导轨或二维码，四轮等无轨导航的移动机器人在狭小空间环境中也难以工作。同时，用于移动机器人导航的传统路径规划算法如A*、Dijkstra算法等时间复杂度不够快，基于采样的RRT算法等路径规划并不最优，基于强化学习等算法的路径规划需要提前大量训练，且需要强大的硬件支持。针对以上三个方面的考虑，有必要设计一种新的全向移动机器人建图和导航方法，使移动机器人能够在工作环境中能够以更低廉的成本构造保证精度的地图，设计路径规划方法使得移动机器人在工作环境中更高效、更流畅的完成工作任务。

发明内容

为了克服现有技术中存在的不足，本发明目的是提供一种基于视觉建图的全向移动机器人导航方法。该发明方法采用全向麦克纳姆轮移动和视觉的方法对工作环境进行建图，同时利用深度学习的方法对工作环境进行识别，对全向移动机器人进行辅助定位，并利用所建地图和相应的路径规划算法进行导航，减轻了目前移动机器人导航成本昂贵、工作场景单一的问题，使机器人能够安全平稳的完成工作任务。

为了实现上述发明目的，解决已有技术中所存在的问题，本发明采取的技术方案是：一种基于视觉建图的全向移动机器人导航方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、搭建全向移动机器人硬件平台，采用全向麦克纳姆轮并搭配电机进行驱动，全向移动机器人顶层前端安装深度相机作为视觉传感器进行图像获取，全向移动机器人底层安装工控机与下位机，同时搭配电源与显示装置；

步骤2、搭建全向移动机器人软件系统，包括以下子步骤：

(a)标定深度相机内参，准备棋盘格标定板，利用图像录制工具录制深度相机数据集并将图像采集频率降至4Hz，利用标定工具对深度相机进行内参标定，内参矩阵K通过式(1)进行描述，

式中，f_x表示深度相机x轴方向上以像素为单位的焦距，f_y表示深度相机y轴方向上以像素为单位的焦距，u₀表示光轴在x轴方向上与图像中心的以像素为单位的差距，v₀表示光轴在y轴方向上与图像中心的以像素为单位的差距；