基于天花板视觉的同步定位与地图绘制的方法

摘要

本发明属机器人同步定位与地图创建领域，涉及基于天花板的角点信息实现机器人定位及地图绘制的方法，该方法采用实时高效的角点选取算法，角点位于天花板上，由安装在机器人上且光轴与天花板垂直的摄像机进行拍摄，并从拍摄的图片中提取出角点；使用光流跟踪法跟踪连续两张图片中匹配的角点对，利用匹配的角点对来实现角点的三维重构；配合基于扩展卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法确定机器人每次拍摄时的位置和航向角，结合重构的路标信息不断完善地图。本发明实现了基于天花板视觉的同步定位与地图绘制，能较精确地描述机器人与周围环境的关系。

主权项

基于天花板视觉的同步定位与地图绘制的方法，其特征在于，通过安装在机器人上垂直于天花板的摄像头,由摄像头对天花板进行拍摄，经系统处理后输出当前更新的地图；所述系统包括：机器人运动模块（1）、图像处理模块（2）、视觉信息处理模块（3）、基于扩展卡尔曼滤波的SLAM模块（4）；其中，所述机器人运动模块（1）包括运动模块（1.1）和摄像模块（1.2），运动模块（1.1）控制机器人的运动，机器人的每次运动在接收速度和运动方向信号后，经过分析完成运动，并且给出运动的距离作为输入量传给视觉处理模块；摄像模块（1.2）由内嵌于机器人内部垂直向上的摄像头完成对天花板的拍摄任务，并将图片传输到图像处理模块；所述图像处理模块（2）包括角点特征提取子模块（2.1），通过光流跟踪子模块（2.2）；角点特征提取子模块（2.1）接收机器人移动过程中拍摄的照片，用Harris角点检测方法提取其中的角点；角点特征提取模块（2.1）中输出的角点像素信息作为输入传给光流跟踪子模块（2.2），经处理后输出连续图片中匹配的角点对；所述视觉信息处理模块（3）包括深度信息重构子模块（3.1）和三维重构子模块（3.2）；图像处理模块（2）得到的角点对做为输入传到深度信息子模块（3.1）中去，用三角测量法进行深度信息重构；将得到的深度信息作为输入传给三维重构子模块（3.2），根据光学相 关知识进行三维坐标的重构；所述基于扩展卡尔曼滤波的EKF‑SLAM模块（4）包括预测子模块（4.1）、观测子模块（4.2）、更新子模块（4.3）和地图管理子模块（4.4）；预测子模块（4.1）根据预测模型以及先前系统状态推测出当前系统的状态；观测子模块（4.2）接收三维重构的数据，其中，如果符合观测数据的要求，则将其作为观测数据处理；更新子模块（4.3），根据扩展卡尔曼滤波的更新公式进行矩阵运算；地图管理子模块（4.4），根据当前的状态以及观测数据，对地图实施添加、修改和删除管理操作。