基于手绘轮廓语义地图的移动机器人视觉导航方法

摘要

本发明公开了一种基于手绘轮廓语义地图的移动机器人视觉导航方法，包括如下步骤：绘制手绘轮廓语义地图；选择对应的子数据库；标签的设计与识别；目标分割；将子数据库包括的图像和分割区域进行匹配；机器人粗定位；机器人导航。本发明通过在复杂环境中的可能参考目标上贴统一的标签，根据手绘轮廓语义地图的指导，利用机器人自带的单目摄像机作为主要的传感器来引导机器人运行，利用声纳来辅助机器人进行避障，并融合里程计信息来粗略定位，最终在它们的相互协作下完成导航任务。机器人利用本发明的方法，不需要精确环境地图及精确运行路径就能顺利导航，并能实时有效地避开动态障碍物。

主权项

1.一种基于手绘轮廓语义地图的移动机器人视觉导航方法，其特征在于，包括如下步骤：1)先绘制手绘轮廓语义地图：①根据参考目标在实际环境中所处的大体位置，在绘图面板中对应的大致位置手绘参考目标的轮廓，并标注该轮廓的语义信息；②根据机器人在实际地图中的概略位置和方向，绘制机器人的大致位姿信息和运行路径的起点，然后绘制运行路径和目标点；再选出对应的子数据库：计算手绘轮廓包围的区域的特征向量和语义轮廓数据库中同类目标的轮廓图像的特征向量，依次比较两个特征向量的欧氏距离，将欧氏距离小于2的轮廓图像作为该区域对应的子数据库；同时，先设计与识别标签：将导航环境中可能的参考目标贴上统一的标签，该标签至少包含颜色A和颜色B两种不同颜色，利用HSI颜色空间的色调信息H和饱和度信息S对标签进行识别，其中颜色A和颜色B满足|H_A-H_B|≥40且S≥40，式中，H_A表示颜色A的色调，H_B表示颜色B的色调；再进行目标分割：将标签的中心位置设置为种子点，而后检查该种子点的8邻域，将与种子点的色调和饱和度都相差不小于20的像素点扩展为该种子的区域，接着继续检查该种子区域的8邻域，直至该种子区域的8邻域不再存在满足上述条件的点，就得到了该标签对应参考目标的分割区域；2)将步骤1)中子数据库包括的图像和分割区域进行匹配：对子数据库中的图像计算其特征向量均值和和协方差矩阵S，计算分割区域的特征向量V，并计算V与的马氏距离d_M：$d_M=\sqrt{(V-\bar{V})·S^{-1}·{(V-\bar{V})}^{\prime }}$式中，S^-1表示协方差矩阵S的逆矩阵；表示的转置矩阵；若马氏距离d_M小于5.0，则认为匹配成功；3)机器人粗定位：设摄像机在距离标签D_m处拍摄到的标签边长的平均像素为L_m，则若机器人在实时运行中检测到的标签的平均边长为L_n，那么摄像机距目标的大致距离D_n：