CN113010724A - 一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及*** - Google Patents

一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及***，属于机器人应用领域；所述的方法的具体步骤包括：S1采集地图数据并在云端建立字典；S2通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；S3提取图像关键点；S4计算描述子；S5递归所有地图文件进行特征点匹配S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图；S7将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载；该方法借助云计算的优势，将当前扫描到的视频逐帧上传至云端，在云端解析其特征点并与云端数据库中所有已知的地图文件进行匹配计算，并将匹配到的地图反馈给机器人，从而使机器人实现自动选择并加载当前场景地图的功能，解决了机器人在不同室内场景需手动切换地图的弊端。

Description

一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及***
技术领域
本发明公开一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及***，涉及机器人应用技术领域。
背景技术
随着机器人和自动驾驶技术的不断发展，机器人及其自动驾驶技术被应用于越来越多的领域，从室外巡逻机器人到室内配送服务机器人，机器人的应用场景无处不在。
机器人导航及定位技术依赖于提前构建好的地图，室外机器人可以通过GPS进行精确定位，从而确认机器人自身在地图中的位置。然而，当机器人进入室内场景后，由于建筑物遮挡，无法获取GPS信号，导致传统的地图及定位方法失效，且不同的室内环境对应不同的地图文件，固定场景下通常由人们手动配置好机器人地图后才能开始工作，但对于工作于多个室内场景下的机器人，若每次都靠人工切换地图，则费时费力且无法突出机器人的智能性。因此，如何实现已知的室内环境下机器人自动加载对应的地图文件成为目前亟待解决的问题；
故现发明一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及***，以解决上述问题。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法及***，所采用的技术方案为：一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法，所述的方法的具体步骤包括：
S1采集地图数据并在云端建立字典；
S2通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
S3提取图像关键点；
S4计算描述子；
S5递归所有地图文件进行特征点匹配；
S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图；
S7将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载。
所述S3云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体步骤包括：
S301在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
S302设置Ip的阈值T；
S303以像素p为中心选取像素点；
S304判断选取的像素点是否为特征点；
S305对每个像素循环执行S301～S304步骤操作，找到图片中所有特征点。
所述S4使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子。
所述S5递归所有地图文件进行特征点匹配的具体步骤包括：
S501将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
S502采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列。
所述S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图的具体步骤包括：
S601若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
S602若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复S2～S5步骤。
一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择***，所述的***具体包括采集模块、上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A、匹配模块B和加载模块：
采集模块：采集地图数据并在云端建立字典；
上传模块：通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
提取模块：提取图像关键点；
计算模块：计算描述子；
匹配模块A：递归所有地图文件进行特征点匹配；
匹配模块B：重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A直到匹配到对应地图；
加载模块：将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载。
所述提取模块云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体包括选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块和重复模块A：
选取模块A：在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
设置模块：设置Ip的阈值T；
选取模块B：以像素p为中心选取像素点；
判断模块：判断选取的像素点是否为特征点；
重复模块A：对每个像素循环执行选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块操作，找到图片中所有特征点。
所述计算模块使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子。
所述匹配模块A具体包括匹配模块C和排序模块：
匹配模块C：将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
排序模块：采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列。
所述匹配模块B具体包括下发模块、重复模块B：
下发模块：若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
重复模块B：若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A模块操作。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法，该方法借助云计算的优势，将当前扫描到的视频逐帧上传至云端，在云端解析其特征点并与云端数据库中所有已知的地图文件进行匹配计算，并将匹配到的地图反馈给机器人，从而使机器人实现自动选择并加载当前场景地图的功能，解决了机器人在不同室内场景需手动切换地图的弊端。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法的流程图；图2是本发明***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例一：
一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法，所述的方法的具体步骤包括：
S1采集地图数据并在云端建立字典；
S2通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
S3提取图像关键点；
S4计算描述子；
S5递归所有地图文件进行特征点匹配；
S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图；
S7将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载；
本发明方法的前提是按照S1提前采集所有室内场景的地图数据并在云端建立字典，机器人开机后首先按照S2通过摄像头采集当前帧图像，并将当前帧保存为img_1文件，采集函数接口为Mat img_1＝imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR)，并发送至云端，通过TCP私有协议将img_1文件发送至云端服务器进行下一步处理；
云端服务初始化，主要体现为ORB实例的初始化Ptr<FeatureDetector>detector＝ORB::create()和FLANN匹配器初始化FlannBasedMatcher matcher；
接着采用OpenCV库函数detector->detect(img_1,keypoints_1)按照S3提取图像关键点；
根据关键点位置按照S4计算其BRIEF描述子，对应OpenCV库函数为descriptor->compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1)；
采用FLANN算法对img_1与地图文件按照S5进行递归匹配运算，matcher.match(descriptors_1,descriptors_2,matches)；
接着按照S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图，最后按照S7将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载；
进一步的，所述S3云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体步骤包括：
S301在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
S302设置Ip的阈值T；
S303以像素p为中心选取像素点；
S304判断选取的像素点是否为特征点；
S305对每个像素循环执行S301～S304步骤操作，找到图片中所有特征点；、
云端服务将提取每一帧接收到图像的特征点，本方案采用ORB特征点(包括关键点和描述子)提取方法；
进一步的，关键点检测步骤如下：在图像中选取像素p，假设它的亮度为Ip；设置一个阈值T(比如，Ip的20％)；以像素p为中心，选取半径为3的圆上的16个像素点；假如选取的圆上有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T，那么像素p可以被认为是特征点(N通常取12)；循环以上四步，对每一个像素执行相同的操作，找到图片中所有关键点；
进一步的，所述S4使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子；提取关键点后，对每个点计算其描述子；使用ORB改进的BRIEF特征描述方法。该描述子向量由0和1组成。取关键点附近两个随机像素(比如q和q)，如果p>q,则取1；否则取0；
进一步的，所述S5递归所有地图文件进行特征点匹配的具体步骤包括：
S501将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
S502采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列；
每一帧特征点提取完之后，将所有特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配，采用快速最近邻算法(FLANN)算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组，并进行由高到底排序，当某地图文件切片与该帧特征点相似度超过90％，我们认为该地图文件为当前帧所在环境的地图文件；
再进一步的，所述S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图的具体步骤包括：
S601若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
S602若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复S2～S5步骤；
若云端匹配到相应地图文件，则将该地图下发给机器人，由机器人加载并使用该地图；
若云端没有匹配到当前帧相对应地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，并重复前面S2～S5步骤，如此循环。
实施例二：
一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择***，所述的***具体包括采集模块、上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A、匹配模块B和加载模块：
采集模块：采集地图数据并在云端建立字典；
上传模块：通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
提取模块：提取图像关键点；
计算模块：计算描述子；
匹配模块A：递归所有地图文件进行特征点匹配；
匹配模块B：重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A直到匹配到对应地图；
加载模块：将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载；
本发明***的前提是通过采集模块提前采集所有室内场景的地图数据并在云端建立字典，机器人开机后首先通过上传模块通过摄像头采集当前帧图像，并将当前帧保存为img_1文件，采集函数接口为Mat img_1＝imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR)，并发送至云端，通过TCP私有协议将img_1文件发送至云端服务器进行下一步处理；
云端服务初始化，主要体现为ORB实例的初始化Ptr<FeatureDetector>detector＝ORB::create()和FLANN匹配器初始化FlannBasedMatcher matcher；
接着采用OpenCV库函数detector->detect(img_1,keypoints_1)通过提取模块提取图像关键点；
根据关键点位置通过计算模块计算其BRIEF描述子，对应OpenCV库函数为descriptor->compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1)；
采用FLANN算法对img_1与地图文件通过匹配模块A进行递归匹配运算，matcher.match(descriptors_1,descriptors_2,matches)；
接着匹配模块B重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A的操作直到匹配到对应地图，最后通过加载模块将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载；
进一步的，所述提取模块云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体包括选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块和重复模块A：
选取模块A：在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
设置模块：设置Ip的阈值T；
选取模块B：以像素p为中心选取像素点；
判断模块：判断选取的像素点是否为特征点；
重复模块A：对每个像素循环执行选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块操作，找到图片中所有特征点；
进一步的，所述计算模块使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子；
进一步的，所述匹配模块A具体包括匹配模块C和排序模块：
匹配模块C：将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
排序模块：采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列。
再进一步的，所述匹配模块B具体包括下发模块、重复模块B：
下发模块：若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
重复模块B：若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A模块操作。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择方法，其特征是所述的方法的具体步骤包括：
S1采集地图数据并在云端建立字典；
S2通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
S3提取图像关键点；
S4计算描述子；
S5递归所有地图文件进行特征点匹配；
S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图；
S7将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述S3云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体步骤包括：
S301在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
S302设置Ip的阈值T；
S303以像素p为中心选取像素点；
S304判断选取的像素点是否为特征点；
S305对每个像素循环执行S301～S304步骤操作，找到图片中所有特征点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是所述S4使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是所述S5递归所有地图文件进行特征点匹配的具体步骤包括：
S501将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
S502采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是所述S6重复S2～S5步骤直到匹配到对应地图的具体步骤包括：
S601若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
S602若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复S2～S5步骤。
6.一种基于视觉特征点匹配的机器人地图选择***，其特征是所述的***具体包括采集模块、上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A、匹配模块B和加载模块：
采集模块：采集地图数据并在云端建立字典；
上传模块：通过机器人摄像头采集一帧图像并上传至云端服务；
提取模块：提取图像关键点；
计算模块：计算描述子；
匹配模块A：递归所有地图文件进行特征点匹配；
匹配模块B：重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A直到匹配到对应地图；
加载模块：将匹配到的地图文件下发到机器人端进行加载。
7.根据权利要求6所述的***，其特征是所述提取模块云端服务将提取每一帧收到图像的ORB特征点作为图像关键点，具体包括选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块和重复模块A：
选取模块A：在图像中选取像素p，设定其亮度为Ip；
设置模块：设置Ip的阈值T；
选取模块B：以像素p为中心选取像素点；
判断模块：判断选取的像素点是否为特征点；
重复模块A：对每个像素循环执行选取模块A、设置模块、选取模块B、判断模块操作，找到图片中所有特征点。
8.根据权利要求7所述的***，其特征是所述计算模块使用BRIEF特征描述方法对每个图像关键点计算其描述子。
9.根据权利要求8所述的***，其特征是所述匹配模块A具体包括匹配模块C和排序模块：
匹配模块C：将特征点与地图数据库中的地图文件进行特征点匹配；
排序模块：采用快速最近邻算法算法，生成所有地图文件与该帧图像特征点相似度数组、并进行降序排列。
10.根据权利要求9所述的***，其特征是所述匹配模块B具体包括下发模块、重复模块B：
下发模块：若云端匹配到相应的地图文件，则将地图下发给机器人；
重复模块B：若云端没有匹配到相应的地图文件，则机器人继续读取下一帧图像并上传至云端，重复上传模块、提取模块、计算模块、匹配模块A模块操作。
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