一种基于精简路标的机器人视觉归航方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于精简路标的机器人视觉归航方法，反射镜和位于其下方的成像设备用于生成全景图像，成像设备的光轴指向反射镜，反射镜长短轴分别为a、b，水平入射光线与反射镜的交点距反射镜的焦点距离为r，成像设备的焦距为f，horizon圆位于全景图像上，并且以全景图像的中心为圆心；对horizon圆进行扩展，形成最终horizon环域；在最终horizon环域内提取SIFT特征作为路标点，利用路标点计算出机器人归航向量。本发明的优点在于减少了路标点数量、提高了路标点对应性，提高了算法的归航成功率及归航精度。
【专利说明】一种基于精简路标的机器人视觉归航方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于一种机器人视觉归航方法，特别涉及使用精简路标的，一种基于精简 路标的机器人视觉归航方法。
【背景技术】
[0002] 智能移动机器人是一类通过传感器感知周围环境和自身的状态，对复杂环境进行 理解和判断，在此基础上进行决策和规划，实现面向目标的移动，从而完成一定工作任务的 机器人。在视觉归航的研究中，视觉信息的获取是重点。由于全景图像具有较大的视野，能 够获取水平方向360度的环境信息，因此大多数视觉归航算法采用全景图像。
[0003] 在各类视觉归航算法中，ALV算法具有模型简单、归航性能较好以及所需存储空间 小等优点，因此该算法在视觉归航领域具有重要的地位。在实际应用中，ALV算法常常需要 使用环境图像的局部特征作为自然路标，将图像的全部特征点都作为路标点使用，这使得 算法需处理的路标点数量较多，影响算法计算效率。同时，在这种情况下，路标的对应性问 题也无法保证，导致归航算法的精度较差。因此研究改善路标对应性及精简路标数量的问 题，可以较大的提高算法的归航精度及计算效率。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供具有高归航精度的一种基于精简路标的机器人视觉归航方 法。
[0005] 本发明是通过以下技术方案实现的：
[0006] -种基于精简路标的机器人视觉归航方法，
[0007] 反射镜和位于其下方的成像设备用于生成全景图像，成像设备的光轴指向反射 镜，反射镜长短轴分别为a、b，水平入射光线与反射镜的交点距反射镜的焦点距离为r，成 像设备的焦距为f，horizon圆位于全景图像上，并且以全景图像的中心为圆心，horizon圆 的半径R为：
[0008]
【权利要求】
1. 一种基于精简路标的机器人视觉归航方法，其特征在于： 反射镜和位于其下方的成像设备用于生成全景图像，成像设备的光轴指向反射镜，反 射镜长短轴分别为a、b，水平入射光线与反射镜的交点距反射镜的焦点距离为r，成像设备 的焦距为f，horizon圆位于全景图像上，并且以全景图像的中心为圆心，horizon圆的半径 R为：
反射镜方程为：
对horizon圆进行扩展，形成最终horizon环域； 在最终horizon环域内提取SIFT特征作为路标点，利用路标点计算出机器人的归航向 量。
2. 根据权利要求1所述的一种基于精简路标的机器人视觉归航方法，其特征在于：所 述的形成最终horizon环域的方法为： a、 以具体场景的中心位置为圆心，建立直角坐标系，在坐标系的圆心位置拍摄一张具 体场景的图像作为目标位置图像，在坐标系的4个象限内的具体场景的边界处各拍摄一张 图像作为当前位置图像，每个当前位置图像和目标位置图像组成一个图像对， b、 在每个图像对中，向圆内和向圆外同时扩展horizon圆的宽度，形成horizon环域， 根据horizon环域内路标对应率的变化趋势确定出horizon环域的最佳宽度， c、 选择4个图像对分别对应的horizon环域的最佳宽度的最大值，作为horizon环域 的最终宽度，形成最终horizon环域。
3. 根据权利要求2所述的一种基于精简路标的机器人视觉归航方法，其特征在于：在 最终horizon环域内通过提取SIFT特征得到了 η个路标点Q，L2. .. Ln，路标点在图像中的 位置为Xi = (X，y)，i = 1，2... η,机器人的位置为X,机器人在X位置的单位路标向量为：
X位置的平均路标向量为：
利用路标点计算出机器人的归航向量为：
其中，iF(C)为当前位置的平均路标向量，为目标位置的平均路标向量。
【文档编号】G01C21/00GK104048662SQ201410314401
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年7月3日 优先权日:2014年7月3日
【发明者】朱齐丹, 刘传家, 蔡成涛, 徐从营, 张智, 刘志林, 刘学, 孙磊 申请人:哈尔滨工程大学