自定位系统及采用该系统的自主移动设备的制作方法

本发明涉及自主移动设备导航
技术领域：
，尤其是一种自主移动设备自主导航技术中的视觉里程计自定位系统和方法。
背景技术：
：目前，即时定位及地图构建（slam）是机器人等自主移动设备在定位过程中最常用的一种技术，该slam技术是指机器人从未知环境的位置地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征定位自身的位置和姿态，再根据自身增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。即时定位及地图构建技术多半依靠传感器来提供额外信息以达成定位，例如：使用环球定位系统(gps)、惯性测量单元(imu)、轮速计(odometry)等。对于使用万向轮(mechanumwheels)或全向轮(omnidirectionalwheel)的机器人，轮速计无法作为移动距离的参考，而且驱动轮空转或打滑情况下累积误差增大。对于室内环境又不适合用gps，大多会使用imu或是视觉里程计(visualodometry)来作为移动距离的参考。视觉里程计是利用相机连续拍摄照片，藉由比对两张照片中，同一特征点的位置差异，来判断移动的方向及速度。与传统定位方式相比，视觉里程计采用被动视觉传感器，结构简单、信息量大，只依靠视觉输入信息即可完成定位，无需场景及运动的先验知识，且不存在传感器精度降低导致的误差，适用于各种环境。然而，对于缺乏特征点的环境，例如无裂痕水泥地面、白色墙面等，视觉里程计将无法取得足够的特征点来计算。技术实现要素：有鉴于此，确有必要提供一种能够在缺乏特征点的环境中进行自定位的系统和方法，以及采用该系统和方法的自主移动设备。一种自定位系统，使用时安装在一自主移动设备上，其包括：一图像采集模组，其用于采集该自主移动设备周围环境的图像；一图像处理模组，其用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及一计算模组，其根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息；其中，进一步包括一喷洒模组，所述喷洒模组用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：s11，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s12，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s13，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及s14，根据不同图像中特征点的位置变化计算该自主移动设备的位置信息。如上述自定位系统，进一步，进一步包括一颜色选择模组，所述颜色选择模组用于分析所述图像采集模组采集到的周围环境的图像的颜色，选择所述喷洒模组所要喷洒的液体或浆料的颜色，从而确保所述特征点的颜色与周围环境的颜色形成明显的反差。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：s20，采集周围环境的图像；s21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色；s22，根据选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及s25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：s20，采集周围环境的图像，进入步骤s21；s21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色，进入步骤s22；s22，根据步骤s21选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，进入步骤s23；s23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像，进入步骤s24；s24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置，进入步骤s25；s25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤s26；以及s26，判断最近拍摄的具有该特征点的周围环境的图像中，所述特征点的颜色与周围环境的颜色是否具有明显的反差，如果是，返回步骤s22，如果否，则返回步骤s21。如上述自定位系统，进一步，进一步包括一加热模组，所述加热模组用于加热所述喷洒模组喷洒在周围环境的液体或浆料。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：s31，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s32，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；s34，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息；以及s35，加热去除该特征点。如上述自定位系统，进一步，所述自定位系统的工作方法包括以下步骤：s30，取n=1，进入步骤s31；s31，向周围环境喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成第n特征点，进入步骤s32；s32，在不同时间点采集具有该第n特征点的周围环境的图像，进入步骤s33；s33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的第n特征点位置，进入步骤s34；s34，根据不同图像中第n特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤s35；s35，判断所述第n特征点是否还在最近拍摄的周围环境的图像中，如果是，进入步骤s37，如果否，则进入步骤s36；s36，加热去除该第n特征点，然后进入步骤s37；以及s37，取n=n+1返回步骤s31。一种自主移动设备，其包括：一感测模组，一制动模组，一操作系统以及一自定位系统；其中，所述自定位系统为上述任意一种自定位系统。如上述自主移动设备，进一步，所述制动模组包括一驱动轮；所述驱动轮的圆周外表面具有多个开孔，所述喷洒模组设置于所述驱动轮内部，且所述喷洒模组的喷嘴延伸至对应的开孔处，从而使的该喷嘴可以通过开孔向外喷洒液体或浆料。如上述自主移动设备，进一步，所述驱动轮111的整个圆周外表面间隔设置有多个不同形状的开孔，且对应每个开孔设置一个喷嘴。如上述自主移动设备，进一步，所述自主移动设备为机器人或无人驾驶车。与现有技术比较，由于本发明提供的自定位系统具有一喷洒模组，其用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，因此，该图像采集模组采集到的图像容易确定特征点，从而很容易实现基于视觉里程计原理的自定位。附图说明图1为本发明第一实施例提供的自定位系统的结构示意图。图2为本发明第一实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图3为本发明第二实施例提供的自定位系统的结构示意图。图4为本发明第二实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图5为本发明第二实施例提供的自定位系统的另一种工作方法流程图。图6为本发明第三实施例提供的自定位系统的结构示意图。图7为本发明第三实施例提供的自定位系统的工作方法流程图。图8为本发明第三实施例提供的自定位系统的另一种工作方法流程图。图9为本发明采用上述自定位系统的机器人的结构示意图。图10为本发明采用上述自定位系统的机器人的驱动轮和喷洒模组的结构示意图。主要元件符号说明机器人10自定位系统100,100a,100b控制模组101喷洒模组102喷嘴1022图像采集模组103图像处理模组104计算模组105颜色选择模组106加热模组107感测模组108制动模组109操作系统110驱动轮111开孔1112如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。具体实施方式下面将结合附图及具体实施例对本发明提供的自定位系统和方法，以及采用该系统和方法的自主移动设备作进一步的详细说明。请参阅图1，本发明第一实施例提供一种自定位系统100，其包括：一控制模组101，一喷洒模组102，一图像采集模组103，一图像处理模组104以及一计算模组105。所述图像采集模组103，图像处理模组104以及计算模组105构成一视觉里程计。所述控制模组101用于控制该整个自定位系统100工作。所述喷洒模组102用于喷洒液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点。所述液体或浆料可以为带有颜色的，例如颜料或墨水，也可以为无色透明的，例如，水或酒精等有机溶剂。可以理解，水或有机溶剂形成的液滴也可以作为特征点被所述图像处理模组104识别。优选地，所述带有颜色的液体或浆料为环境友好且常温下可以自行挥发的颜料或墨水。可以理解，所述带有颜色的液体或浆料附着在周围物体表面后需要保留一定时间，以便所述图像采集模组103采集图像。所述图像采集模组103用于采集具有该特征点的周围环境的图像，例如地面或墙面图像。所述图像处理模组104用于处理周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置。所述计算模组105根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统100的自主移动设备，例如机器人、无人驾驶车等的位置信息，例如，移动方向、移动距离或移动速度等。所述喷洒模组102的结够不限，可以包括液体或浆料承载容器、喷头或喷枪、方位调节装置等。所述图像采集模组103包括一摄像头。所述摄像头为一般的基于ccd或cmos的网络摄像头即可。请参阅图2，本发明第一实施例提供的自定位系统100的工作方法包括以下步骤：s11，向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s12，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s13，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及s14，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。所述步骤s11中，优选地，所述喷洒模组102将带有颜色的液体或浆料直接喷洒在所述图像采集模组103的图像采集视野范围之内。可以理解，所述喷洒模组102可以一次喷洒形成多个不同颜色、形状或大小且间隔设置的特征点。所述喷洒模组102也可以每次喷洒形成不同颜色、形状或大小的特征点。所述喷洒模组102可以在固定时间间隔喷洒带有颜色的液体或浆料，或者。所述步骤s12中，所述图像采集模组103采集图像的时间间隔可以根据需要选择，例如间隔为1秒~5秒。所述图像采集模组103每次采集的图像中可以包括一个或多个特征点。进一步，所述图像采集模组103采集图像后，可以先储存之一存储模块中。所述步骤s13中，每次可以选择一个特征点，也可以一次选择多个特征点。所述步骤s14中，根据不同图像中同一个特征点的位置变化可以计算处采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。当一次选择多个特征点，还可以将通过每个特征点计算的结果进行比较分析，实现矫正，例如，通过取平均值计算移动速度。请参阅图3，本发明第二实施例提供一种自定位系统100a，其包括：一控制模组101，一喷洒模组102，一图像采集模组103，一图像处理模组104，一计算模组105以及一颜色选择模组106。本发明第二实施例的自定位系统100a与本发明第一实施例的自定位系统100基本相同，其区别在于，进一步包括一颜色选择模组106。所述颜色选择模组106用于分析所述图像采集模组103采集到的周围环境的图像的颜色，选择所述喷洒模组102所要喷洒的液体或浆料的颜色，从而确保所述特征点的颜色与周围环境的颜色形成明显的反差。可以理解，所述喷洒模组102可以根据需要喷洒不同颜色的液体或浆料。请参阅图4，本发明第二实施例提供的自定位系统100a的工作方法包括以下步骤：s20，采集周围环境的图像；s21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色；s22，根据选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；以及s25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息。请参阅图5，本发明第二实施例提供的自定位系统100a的另一种工作方法包括以下步骤：s20，采集周围环境的图像，进入步骤s21；s21，分析所述周围环境的图像的颜色，选择与周围环境的颜色形成明显的反差的颜色，进入步骤s22；s22，根据步骤s21选择的颜色向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，进入步骤s23；s23，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像，进入步骤s24；s24，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置，进入步骤s25；s25，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤s26；以及s26，判断最近拍摄的具有该特征点的周围环境的图像中，所述特征点的颜色与周围环境的颜色是否具有明显的反差，如果是，返回步骤s22，如果否，则返回步骤s21。所述步骤s21中，明显的反差指所述特征点的颜色与周围环境的颜色不同且容易被颜色辨别模组区别，例如，所述周围环境为灰色水泥地板，所述特征点的颜色可以为白色；所述周围环境为白色墙壁，所述特征点的颜色可以为黑色或红色等。所述步骤s26中，所述特征点的颜色与周围环境的颜色是否具有明显的反差可以通过颜色辨别模进行颜色比对，并提前定义好颜色差异度的阈值。当颜色差异度小于该阈值时，判断为没有明显的反差。可以理解，通过所述步骤s26，可以在周围环境颜色的发生变化时，及时调整所要喷洒的液体或浆料的颜色。请参阅图6，本发明第三实施例提供一种自定位系统100b，其包括：一控制模组101，一喷洒模组102，一图像采集模组103，一图像处理模组104，一计算模组105以及一加热模组107。本发明第三实施例的自定位系统100b与本发明第一实施例的自定位系统100基本相同，其区别在于，进一步包括一加热模组107。所述加热模组107用于加热所述喷洒模组102喷洒在周围环境的液体或浆料，从而确保所述特征点的液体或浆料，尤其是有机材料，可以完全挥发或蒸发。所述加热模组107的结构不限，优选为风干加热或光波加热，例如激光加热。请参阅图7，本发明第三实施例提供的自定位系统100b的工作方法包括以下步骤：s31，向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点；s32，在不同时间点采集具有该特征点的周围环境的图像；s33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的特征点位置；s34，根据不同图像中特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息；以及s35，加热去除该特征点。可以理解，所述加热去除该特征点的步骤可以定时执行一次，也可以根据条件执行。例如，请参阅图8，本发明第三实施例提供的自定位系统100b的另一种工作方法还可以包括以下步骤：s30，取n=1，进入步骤s31；s31，向周围环境喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成第n特征点，进入步骤s32；s32，在不同时间点采集具有该第n特征点的周围环境的图像，进入步骤s33；s33，处理所述周围环境的图像，从而确定该图像中的第n特征点位置，进入步骤s34；s34，根据不同图像中第n特征点的位置变化计算采用该自定位系统的自主移动设备的位置信息，进入步骤s35；s35，判断所述第n特征点是否还在最近拍摄的周围环境的图像中，如果是，进入步骤s37，如果否，则进入步骤s36；s36，加热去除该第n特征点，然后进入步骤s37；以及s37，取n=n+1返回步骤s31。可以理解，通过所述步骤s35，可以确保所述特征点在不用的时候才被加热去除。请参阅图9，本发明进一步提供一种采用该自定位系统100的自主移动设备，例如机器人、无人驾驶车等。本发明仅以机器人10为例进行说明。所述机器人10包括一感测模组108，一制动模组109，一操作系统110以及所述自定位系统100。可以理解，所述自定位系统100也可以为自定位系统100a或自定位系统100b。所述感测模组108可以包括光波传感器、力学传感器、声音传感器、气体传感器或磁场传感器等。所述制动模组109可以包括电动机、驱动轮以及传输带等。可以理解，所述自定位系统100的控制模组101、图像处理模组104以及计算模组105可以与所述操作系统110整合在一起。所述喷洒模组102可以与所述制动模组109整合在一起。例如，所述喷洒模组102设置于所述制动模组109的驱动轮上。所述图像采集模组103可以与所述制感测模组108整合在一起。例如，所述图像采集模组103可以设置于所述机器人10脸部作为眼睛，也可以设置于所述机器人10背部或后脑部。请参阅图10，本实施例中，所述喷洒模组102与所述驱动轮111整合在一起。所述驱动轮111的圆周外表面具有多个开孔1112。所述喷洒模组102设置于所述驱动轮111内部，且所述喷洒模组102的喷嘴1022延伸至对应的开孔1112处，从而使的该喷嘴1022可以通过开孔1112向外喷洒液体或浆料。优选地，所述驱动轮111的整个圆周外表面间隔设置有多个不同形状的开孔1112，且对应每个开孔1112设置一个喷嘴1022，从而使所述驱动轮111转动一周之后在地面形成一行不同形状且间隔设置的特征点。由于本发明提供的自定位系统100具有一喷洒模组102，其用于喷洒带有颜色的液体或浆料，从而在周围环境中形成特征点，因此，该图像采集模组103采集到的图像容易确定特征点，从而很容易实现基于视觉里程计原理的自定位。本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。另外，本领域技术人员还可在本发明精神内做其他变化，当然，这些依据本发明精神所做的变化，都应包含在本发明所要求保护的范围之内。当前第1页12