CN110824525A - 机器人的自定位方法 - Google Patents

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刘晓程
吴忠华
康望星
周煜申
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Huatian Engineering and Technology Corp MCC
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Huatian Engineering and Technology Corp MCC
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/48—Determining position by combining or switching between position solutions derived from the satellite radio beacon positioning system and position solutions derived from a further system

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Abstract

本发明公开一种机器人的自定位方法，包括：在GPS信号无法进行定位时，用机器人携带的双目摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；并依据三个以上的墙角坐标信息进行机器人的自定位。本发明根据双目测距原理确定机器人与墙角之间的距离，分别确定任意三个墙角与机器人之间的距离；然后根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位；从而实现了在无GPS情况下对机器人自身的定位。

Description

机器人的自定位方法
技术领域
本发明涉及一种将GPS和墙角相结合的机器人自定位方法及系统。
背景技术
根据专家预测，到2025年，中国60岁以上老人的比重将达20％，其中80 岁以上的老人将超过三千万人，康养院对服务机器人的需求十分迫切。以室内服务型移动机器人为例，为了对机器人进行高效可靠的控制，首先需要确定的是机器人自身所在的位置，即自定位问题。因此应用各种传感器对信息进行感知并融合，以完成可靠的定位是自主式移动机器人首要的功能。
目前全球应用最广泛的是GPS定位。在三维空间中，理想情况下只需要三颗卫星就可以实现GPS定位。然而GPS定位依赖于卫星信号，而卫星信号在建筑物遮挡下信号降低，从而导致了室内移动机器人的定位效果差。
将GPS定位与墙角定位相结合的定位方法，可以大大提升机器人定位的精度和速度。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种将GPS和墙角相结合的机器人自定位方法。
为达到上述目的，本发明机器人的自定位方法，包括：
在GPS信号无法进行定位时，用机器人携带的双目摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；并依据三个以上的墙角坐标信息进行机器人的自定位。
进一步的，所述的方法包括：所述的的GPS信号是按下述步骤检测的：
将检测程序反馈出的检测信息与标准GPS准确定位所需的信号强弱进行比较，如果检测GPS信号强度小于标准GPS定位所需的信号强度，那么认为GPS 信号无法进行定位。
进一步的，所述的方法具体为：
(1)建立以房间为单位的墙角集合库；
(2)当GPS信号无法进行定位时，用机器人携带的摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；
(3)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成机器人的自定位。
进一步的，所述的方法包括：还包括用RGB或HSI颜色特征在数据量庞大的墙角库中进行房间的初步筛选的步骤。
进一步的，所述的方法包括：所述的墙角集合库建立的步骤为：
1)依据采样规则采样墙角图像
2)对采样图像进行矫正；
3)对墙角特征描述符的提取；
进一步的，所述的方法包括：还包括4)对墙角分类存储。
进一步的，所述的步骤(3)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成机器人的自定位具体为：
确定第一个墙角与机器人之间的距离；确定第二个墙角与机器人之间的距离；以及确定第三个墙角与机器人之间的距离；根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位。
本发明根据双目测距原理确定机器人与墙角之间的距离，分别确定任意三个墙角与机器人之间的距离；然后根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位；从而实现了在无GPS情况下对机器人自身的定位。
附图说明
图1是本发明机器人自定位的流程图。
图2是本发明双目测距的原理。
图3是本发明三边测距的原理。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。
实施例1
本实施例的方法至少包括以下步骤：
(1)建立以房间为单位的墙角集合库；
(2)当GPS信号弱时，用机器人携带的摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；
(3)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成康养服务机器人的自定位。
实施例2
本实施例的方法包括以下步骤：
(1)安装GPS接收器和信号监测系统；
(2)建立以房间为单位的墙角集合库；
(3)当GPS信号弱时，用机器人携带的摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；
(4)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成康养服务机器人的自定位。
所述步骤(1)还包括安装GPS检测程序，可以随时检测GPS的搜星情况，每颗星的方位、信号强度、是否连接等。
所述步骤(2)还包括根据房间墙角的采样规则，利用图像处理技术提取墙角区域特征点并进行描述，然后分类存储并建立墙角集合库。
所述步骤(2)的具体步骤为：
建立墙角采样规则，并依规则对墙角进行采样，将采样后的墙角特征描述符进行提取、分类并进行存储，建立墙角集合库。
分类存储时，康养服务机器人，可按照房间为单位进行存储。
所述步骤(3)还包括GPS信号强弱对比以及匹配墙角。
所述步骤(3)的具体步骤为：
将步骤(1)中检测程序反馈出的检测信息与标准GPS准确定位所需的信号强弱进行比较。
如果检测GPS信号强度大于标准GPS定位所需的信号强度，那么直接用 GPS进行精准定位，根据接收的卫星频率，输出机器人自身位置。
如果检测GPS信号强度小于标准GPS定位所需的信号强度，那么执行机器人捕捉墙角步骤；
将步骤(2)中以房间为单位的墙角特征提取出来；
将步骤(3)中机器人实时采集的图像墙角特征提取出来；
将实时采集的墙角特征与模板中的墙角特征进行匹配；在匹配时，由于家居场景的卫生间、客厅厨房等场景的风格不一致，可以用RGB、HSI等颜色特征先在数据量庞大的墙角库中进行房间的初步筛选，以提高墙角匹配的效率。
匹配成功都获得墙角的三维坐标；
所述步骤(4)的具体步骤为：
根据双目测距原理确定机器人与墙角之间的距离，分别确定任意三个墙角与机器人之间的距离；
根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位；
本实施例首先安装GPS检测程序。确定GPS信号强弱。再明确房间墙角的采样规则，然后对房间顶端的墙角进行采样，将采样后的墙角按照不同特征，进行分类存储，建立了以房间为单位的墙角库。再将实时采集到的墙角信息与库中的墙角信息进行特征匹配，匹配过程可分为两步，第一步是用简单的RGB、 HSI等颜色特征进行房间的初步筛选，将可能符合的房间墙角信息留存；第二步是通过精确的128维特征向量对墙角进匹配。匹配成功后获得精确的墙角坐标信息。只有精确的墙角信息，才能提高定位的精度。墙角信息的准确表述，是完成机器人实时定位的前提和基础。
实施例3
基于实施例1，本实施例移动终端包括服务机器人、封闭山区的定位系统，本实施例以服务机器人为例；
服务环境包括康养院室内环境、家居室内环境、酒店，本实施例以康养院室内环境为例；所述方法包括以下步骤：
(1)建立墙角集合库；
建立墙角采样规则、依规则采样墙角图像、图像矫正、墙角特征描述符的提取、墙角分类存储、建立墙角集合库；
(2)机器人携带的摄像头寻找房间内的墙角图像；
(3)墙角图像与墙角集合库进行匹配，获得墙角坐标信息；
将步骤(1)中建立的墙角集合库模板墙角特征提取出来、将步骤(2)中机器人实时采集的图像墙角特征提取出来；
(4)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离；
对服务机器人的摄像机进行标定，确定摄像机参数，根据双目测距原理确定机器人与墙角之间的距离；
(5)通过三个墙角完成康养服务机器人的自定位；
确定第一个墙角与机器人之间的距离、确定第二个墙角与机器人之间的距离、确定第三个墙角与机器人之间的距离；根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位；
本实施例在康养养老院的室内场景中，对服务老人的机器人进行自定位，首先安装GPS检测系统，反馈出GPS的搜星情况，每颗星的方位、信号强度、是否连接等。再根据已有的墙角进行采样，建立康养养老院室内各个场景的墙角库特征集合；接下来判断GPS的信号强弱，如果GPS的信号弱，再实时采集机器人当前所在室内的墙角特征；将墙角库中的特征与实时采集的特征进行匹配，从而确定墙角的具体坐标；根据双目视觉原理可知，双目可以测得物体本身与目标点的实际深度，即机器人与墙角的实际距离；最后根据三边测距原理，一个墙角到机器人的实际距离，可以得到机器人所在的球面，两个墙角到机器人的实际距离，即两个球面相交，可以测得机器人所在的圆，三个墙角到机器人的实际距离，即两个圆相交，可以测得机器人可能存在的两个点，排除一个不可能的点，就可以得到准确的机器人坐标，实时准确的完成了康养服务机器人的定位。
以上，仅为本发明的较佳实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法包括：
在GPS信号无法进行定位时，用机器人携带的双目摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；并依据三个以上的墙角坐标信息进行机器人的自定位。
2.如权利要求1所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法包括：所述的的GPS信号是按下述步骤检测的：
将检测程序反馈出的检测信息与标准GPS准确定位所需的信号强弱进行比较，如果检测GPS信号强度小于标准GPS定位所需的信号强度，那么认为GPS信号无法进行定位。
3.如权利要求1所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法具体为：
(1)建立以房间为单位的墙角集合库；
(2)当GPS信号无法进行定位时，用机器人携带的摄像头寻找房间内的墙角图像，与墙角库中的墙角进行匹配，获得墙角坐标信息；
(3)机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成机器人的自定位。
4.如权利要求1所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法包括：还包括用RGB或HSI颜色特征在数据量庞大的墙角库中进行房间的初步筛选的步骤。
5.如权利要求1所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法包括：所述的墙角集合库建立的步骤为：
1)依据采样规则采样墙角图像
2)对采样图像进行矫正；
3)对墙角特征描述符的提取。
6.如权利要求5所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的方法包括：还包括4)对墙角分类存储。
7.如权利要求3所述的机器人的自定位方法，其特征在于，所述的步骤(3) 机器人携带的双目摄像机测得与墙角的实际距离，通过三个墙角完成机器人的自定位具体为：
确定第一个墙角与机器人之间的距离；确定第二个墙角与机器人之间的距离；以及确定第三个墙角与机器人之间的距离；根绝三边测距原理，已知墙角的坐标和墙角到机器人的距离，计算出机器人在世界坐标系下的三维坐标，即完成机器人的自定位。
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