本发明涉及一种护理机器人系统中视觉定位方法，属于视觉机器人技术领域。
背景技术：
随着全球人口的老龄化问题的发展，预计在半个世纪以内，老龄化人口占全球人口比重会翻一倍；与此同时，由于自然灾害、交通事故等原因，而产生的残障人士也在逐年地增加，这些人存在着丧失一种或多种基本生理能力的可能性，例如视力、听力、语言表达能力以及行走能力等；对于一些老年人和残障病人而言，除了配合基本的药物和针剂治疗以外，采用物理方式的护理也必不可少；正确而且适当的护理可以大大增强患者肌体的活性，同时减少并发症的产生；对于这些特殊人群的日常生活护理问题，有可能变成影响经济发展和社会进步的一个瓶颈；而对于这些老年人和残疾人言，如果可以帮助他们提高运动的自主性，通过提供具有优越性能的代步工具帮助他们参与健康人群的日常生活之中，可以让他们更好地融入社会；所以说配置必要的护理设备和器具尤为重要；轮椅作为一种常用的辅助运动工具，广大老弱病残人士会经常使用到；智能轮椅又被称为轮椅式护理机器人，它是智能护理系列产品中的一个重要研究领域；随着人工智能和机器人技术的发展，轮椅式护理机器人的研发也必将成为一种趋势；由于逐渐增加地对于老弱病残者的服务和护理需求，如若加大对与其需求密切相关的护理机器人系列产品的研发力度，将会有利于广大老年人和残障者形成未来生活的新概念和新方法；也可以为解决由于人口老龄化进程所导致的社会保障等问题提供技术支持。机器人智能技术的快速发展，催生了一批以护理机器人为代表的智能化服务机器人系统；而机器人的定位问题在移动机器人智能化研究中有着十分重要的意义，是实现自主导航、在特定环境下完成复杂智能任务的关键。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提出了一种护理机器人系统中视觉定位方法，提高机器人视觉定位的实时性和可靠性，较好实现了基于路标的特征提取与机器人跟踪定位这两个模块的并行处理，降低视觉定位的时间复杂度。
本发明的护理机器人系统中视觉定位方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，介绍了研究护理机器人视觉定位的背景和意义，
a.分析了现有的研究现状，总结视觉定位的研究特点；
b.设计实现相关的视觉定位体系结构，为保证机器人能进行可靠、有效地定位，研究其中需要解决的关键技术问题；
第二步，算法验证，
a.鉴于定位方法中对于视觉信息提取的实时性、高效性以及通用性要求，在对比分析了几种比较典型的图像分割以及特征提取算法的基础上，采用几何不变矩的方式，提取出相应的视觉路标特征信息；
b.将上述算法在硬件平台中进行了实验，分析系统产生的误差，结果表明能较准确检测并提取路标特征信息，满足设计要求；
第三步，结合具体的室内定位环境的地图表示，对于有关的机器人系统进行建模，
a.在分析解决slam问题的相关方法的基础上，提出一种改进的ekf-slam方法框架；
b.在仿真环境以及具体的护理机器人定位系统中进行实验，验证了该定位方法的有效性和可行性。
进一步地，所述第三步中提出的改进的ekf-slam方法框架其核心为采用有限差分线性化的方法进行滤波定位估计。
本发明与现有技术相比较，本发明的护理机器人系统中视觉定位方法，提高机器人视觉定位的实时性和可靠性，较好实现了基于路标的特征提取与机器人跟踪定位这两个模块的并行处理，降低视觉定位的时间复杂度。
具体实施方式
本发明的护理机器人系统中视觉定位方法，所述方法包括以下步骤：
第一步，介绍了研究护理机器人视觉定位的背景和意义，
a.分析了现有的研究现状，总结视觉定位的研究特点；
b.设计实现相关的视觉定位体系结构，为保证机器人能进行可靠、有效地定位，研究其中需要解决的关键技术问题；
第二步，算法验证，
a.鉴于定位方法中对于视觉信息提取的实时性、高效性以及通用性要求，在对比分析了几种比较典型的图像分割以及特征提取算法的基础上，采用几何不变矩的方式，提取出相应的视觉路标特征信息；
b.将上述算法在硬件平台中进行了实验，分析系统产生的误差，结果表明能较准确检测并提取路标特征信息，满足设计要求；
第三步，结合具体的室内定位环境的地图表示，对于有关的机器人系统进行建模，
a.在分析解决slam问题的相关方法的基础上，提出一种改进的ekf-slam方法框架；
b.在仿真环境以及具体的护理机器人定位系统中进行实验，验证了该定位方法的有效性和可行性。
其中，所述第三步中提出的改进的ekf-slam方法框架其核心为采用有限差分线性化的方法进行滤波定位估计。
本发明的护理机器人系统中视觉定位方法，提高机器人视觉定位的实时性和可靠性，较好实现了基于路标的特征提取与机器人跟踪定位这两个模块的并行处理，降低视觉定位的时间复杂度。
上述实施例，仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。