[发明专利]一种基于机器视觉的机器人自主充电方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，包括：

对融合后的多传感器采集的激光雷达数据和深度相机点云数据进行SLAM建图，得到稀疏地图；

基于所述稀疏地图，根据电量低于预设阈值的所述机器人的当前位置和目标充电桩的位置，对所述机器人和所述目标充电桩进行远程对接，以指示所述机器人运动至所述目标充电桩的充电范围内；

在所述目标充电桩的充电范围内，对所述目标充电桩周围物体上的多个目标位置码进行实时解析，得到所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标；

根据所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标，对所述机器人进行近程对接，使所述机器人与所述目标充电桩对齐以完成自主充电。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，所述对融合后的多传感器采集的激光雷达数据和深度相机点云数据进行SLAM建图，得到稀疏地图，具体为：

根据所述多传感器与所述机器人的基座之间的相对位置，对所述深度相机点云数据进行坐标变换，得到坐标变换后的深度相机点云数据；其中，坐标变换后的深度相机点云数据的坐标系与所述激光雷达数据的坐标系相同；

对所述激光雷达数据与所述坐标变换后的深度相机点云数据进行数据融合，并对数据融合的结果进行SLAM建图，得到所述稀疏地图。

3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，所述基于机器视觉的机器人自主充电方法还包括：

基于空间位置坐标系算法，根据所述多传感器与所述机器人的基座之间的相对位置，确定所述多传感器与所述机器人的实时位姿数据；

根据所述多传感器采集的视觉图像和所述多传感器与所述机器人的实时位姿数据，构建所述实时位姿数据与所述视觉图像之间的匹配关系。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，所述基于所述稀疏地图，根据电量低于预设阈值的所述机器人的当前位置和目标充电桩的位置，对所述机器人和所述目标充电桩进行远程对接，以指示所述机器人运动至所述目标充电桩的充电范围内，具体为：

基于所述稀疏地图和所述位姿数据与所述视觉图像之间的匹配关系，根据所述多传感器采集的实时图像，确定所述机器人的当前位置；

当所述机器人的电量低于所述预设阈值，根据所述机器人的当前位置与所述目标充电桩的位置关系，对所述机器人的当前位置与所述目标充电桩的位置进行路径规划，得到远程对接路径；

基于所述远程对接路径，指示所述机器人移动至所述目标充电桩的充电范围。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，所述在所述目标充电桩的充电范围内，对目标位置码进行实时解析，得到所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标，具体为：

在所述目标充电桩的充电范围内，根据所述多传感器中的深度相机获取的所述目标位置码的实时图像，对所述目标位置码进行实时解析，得所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标。

6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机器人自主充电方法，其特征在于，所述根据所述多传感器中的深度相机获取的所述目标位置码的实时图像，对所述目标位置码进行实时解析，得到所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标，具体为：

根据所述多传感器中的深度相机获取的所述目标位置码的实时图像，判断所述目标位置码的实时图像是否为所述目标位置码的全局图像；

若所述目标位置码的实时图像为所述目标位置码的全局图像，对所述目标位置码的图像进行全局解析，得到所述目标位置码的实时坐标；

若所述目标位置码的实时图像不是所述目标位置码的全局图像，对所述目标位置码的实时图像进行局部特征解析，得到所述目标位置码的实时坐标；

根据所述机器人的当前位置，以及所述目标位置码的实时坐标，确定所述机器人与所述目标充电桩之间的相对坐标。