[发明专利]一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法

摘要

本发明属于移动机器人视觉定位技术领域，具体涉及一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法。本发明包括：(1)设置人工路标作为先验位置信息；(2)改进的MDGHM‑SURF特征匹配；(3)匹配点重心迭代算法消除误匹配；(4)垂直基线式双目全景系统三维逆光路成像测距；(5)全景三角定位；(6)预测检测窗口加快定位速度。本发明针对移动机器人室内自主定位问题，通过设置人工路标作为先验位置信息，采用改进的MDGHM‑SURF算法进行特征点快速检测，并通过特征匹配进行路标识别定位，由匹配点重心迭代算法减小匹配误差，提高路标中心的定位精度，由机器人运动状态预测路标检测区域，提高了运动中定位的快速性。

主权项

1.一种基于SURF算法的双目全景视觉机器人自主定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)设置人工路标作为先验位置信息：在未知非结构化环境中，根据SURF特征点提取算法，采集环境全景图像库测试，设计弱干扰匹配路标，在机器人工作环境内遮挡度低的一侧等间隔、等高设置两个以上不同特征的人工路标；(2)改进的MDGHM‑SURF特征匹配：采用改进MDGHM‑SURF算法进行路标特征匹配定位，对全景图像掩膜进行等间隔采样，并进行像素坐标变换，定义图像I(i，j)的(p，q)阶改进后离散6aussian‑Hermit矩为：其中利用改进离散Gaussian‑Hermit矩描述局部特征点，以描述特征点为中心，沿特征点主方向的正方形区域划分为若干个子区域，各区域获取多个采样点，在X和Y方向上分别描述；(3)匹配点重心迭代算法消除误匹配：由步骤(2)得匹配点坐标为A_i(x_i，y_i)，匹配度为m_i设计的路标的特征均布，则匹配路标点重心为通过计算A_i距离z的欧式距离d_i，建立循环求取距离最大值d_imax，设定距离阈值d_H，如d_imax＞d_H，则删除该误匹配点，重新迭代计算重心，直到d′_imax≤d_H，实现路标中心精确定位；(4)垂直基线式双目全景系统三维逆光路成像测距：由步骤(3)定位出上下全景中各路标位置后，计算图像中路标距全景中心的像素距离，根据全景成像旋转对称性，取一个光轴截面为研究平面，双曲面镜的上支顶点为坐标原点，水平、竖直方向分别为X、Y轴建立坐标系，双曲面镜曲线方程为(y‑c)²/a²‑x²/b²＝1其中a、b、c分别为双曲面镜实轴、虚轴和焦距长度，在全景图像中测得路标点距全景中心的距离为r₁，相机标定焦距为f，根据折反射成像原理有r₁/f＝m/n，求解出镜面曲线上反射点的坐标为P(m，n)根据垂直双目全景系统结构，入射光线的斜率为k＝(n‑2c)/m，设上下全景相机的入射光线与双曲面镜的交点分别为Q₁(m₁，n₁)和Q₂(m₂，n₂)，其中L为基线距离，上下全景相机的入射光线方程为联立方程组求解与路标水平距离：在实际应用中，当透视相机和反射镜面的焦点没有严格重合时，将不满足单视点约束；若仍按单视点测距算法求解，误差较大，必须对非单视点进行优化；由于入射反射镜面光线的延长线不经过双曲线焦点，设镜面直径为R，相机和双曲面镜的焦点存在偏移量t，则折反射成像原理t＝Rf/r‑H；由此可得变化后镜面方程(y‑c‑t)²/a²‑x²/b²＝1，得到双曲面反射点Q(m′，n′)的坐标；同理，可求解上下全景相机的入射光线方程y′₁＝k₁x+n₁‑k₁m₁‑L，距离由求解；(5)全景三角定位：由步骤(4)得到机器人与等高设置在同一墙壁A(x₁，0)，B(x₂，0)位置的2个环境路标距离为d₁，d₂，在全景图像中定位出两路标距全景中心的夹角β，所以机器人的坐标计算公式为根据全景图像中路标角度和机器人绝对的位置坐标关系可以实现对于姿态的测量；(6)预测检测窗口加快定位速度：根据步骤(5)中机器人初始化定位后，机器人的绝对位置坐标和各路标在全景图像中的位置已经确定，由于机器人最大运动速度有限，对应路标在全景图像中移动范围有限，利用机器人当前的运动状态，估测下一刻机器人全景图像中路标检测区域，实现移动中快速定位。