[发明专利]机器人图像采集方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种机器人图像采集方法，其特征在于，为机器人设置拓扑行进地图，机器人需要按照设计的拓扑地图进行行驶，在行进路线上，设置相应的路标点；在机器人的任务路线铺设有导引线，所述导引线包括用于指示所述机器人的行进方向的第一路标点和用于指示所述机器人进行视觉导航模板采集的第二路标点；所述方法包括：

在所述机器人运动时，采集所述机器人行进过程中的图像，并对采集到的图像中的标识符进行识别；

若在当前采集到的图像中识别到的标识符为所述第一路标点，则基于所述第一路标点确定所述机器人的行进方向，并存储当前采集到的图像；

若在当前采集到的图像中识别到的标识符为所述第二路标点，则维持当前行进方向继续运动，并存储当前采集到的图像；

对存储的采集图像进行特征点提取，基于所提取的特征点进行匹配，基于匹配的特征点之间的映射关系，对多张包含相同路标点的图像进行拼接，得到拼接图像；基于所述拼接图像中的路标点的坐标，以及每帧图像的大小，对所述拼接图像进行裁剪；将裁剪后的包含各路标点的图像，作为视觉导航的图像模板；

对所述图像模板中的路标点进行特征点检测并提取描述子，设置数据结构体存储所检测到的特征点集及描述子，路标点编号为i；

建立与i之间的映射关系；

对映射关系进行序列化操作，以二进制形式对中的数据进行编码压缩，作为机器人的图像模板库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对采集到的图像中的标识符进行识别，包括：

对于所采集的每一帧图像，基于预先训练的标识符识别模型，对所述每一帧图像进行识别预测，确定图像中包含的标识符为所述第一路标点或为所述第二路标点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集包含各种路标点的图像，进行图像预处理后作为训练数据，输入至神经网络-多层感知器ANN_MLP进行训练，获取训练权重偏移的参数，基于所述参数得到识别各种路标点的标识符识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述拼接图像中的路标点的坐标，以及每帧图像的大小，对所述拼接图像进行裁剪，包括：

以路标点的坐标为中心，以采集的每帧图像的长宽为基准确定矩形区域，将所述拼接图像对应的矩形区域作为裁剪后的图像。

5.一种机器人图像采集装置，其特征在于，为机器人设置拓扑行进地图，机器人需要按照设计的拓扑地图进行行驶，在行进路线上，设置相应的路标点；在机器人的任务路线铺设有导引线，所述导引线包括用于指示所述机器人的行进方向的第一路标点和用于指示所述机器人进行视觉导航模板采集的第二路标点；所述装置包括：

采集单元，用于在所述机器人运动时，采集所述机器人行进过程中的图像；

识别单元，用于对采集到的图像中的标识符进行识别；

控制单元，若所述识别单元在当前采集到的图像中识别到的标识符为所述第一路标点，则基于所述第一路标点确定所述机器人的行进方向，并存储当前采集到的图像；若所述识别单元在当前采集到的图像中识别到的标识符为所述第二路标点，则维持当前行进方向继续运动，并存储当前采集到的图像；

拼接单元，用于对存储的采集图像进行特征点提取，基于所提取的特征点进行匹配，基于匹配的特征点之间的映射关系，对多张包含相同路标点的图像进行拼接，得到拼接图像；

裁剪单元，用于基于所述拼接图像中的路标点的坐标，以及每帧图像的大小，对所述拼接图像进行裁剪；

生成单元，用于将裁剪后的包含各路标点的图像，作为视觉导航的图像模板；

压缩单元，用于对所述图像模板中的路标点进行特征点检测并提取描述子，设置数据结构体存储所检测到的特征点集及描述子，路标点编号为i；

建立与i之间的映射关系；

对映射关系进行序列化操作，以二进制形式对中的数据进行编码压缩，作为机器人的图像模板库。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述识别单元，还用于：

对于所采集的每一帧图像，基于预先训练的标识符识别模型，对所述每一帧图像进行识别预测，确定图像中包含的标识符为所述第一路标点或为所述第二路标点。