机械人双目视觉特征点定位方法与流程

本发明涉及一种巡航定位方法，具体涉及一种机械人双目视觉特征点定位方法。

背景技术：

当前电力机器基于固定巡视路线、固定巡视位置采集设备图像。电力机器人平台采用磁传感器实现导航，该导航方式优点是可靠、稳定，缺点是成本高、不够灵活。导航路线确定后，需要通过人工现场施工，填埋磁轨，磁轨迹路线一旦实施，较难改变。且变电站环境中可填埋磁轨迹的区域有限，这成为约束机器人行驶范围的主要原因。进而使得机器人必须在距离设备较远的位置采集图像，为后续的图像处理与分析引入了较多问题。另外，由于变电站环境属于非结构环境，会不定期的进入人员进行设备维护，以及存在车辆进入的情况，如何保证机器人不会对人进行伤害，以及避免与行进道路上的车辆进行避让，是新一代智能电力机器人必须具备的能力。因此，为电力机器人增加更灵活的感知环境的方式，是提高机器人巡检性能一个重要方面，同样也是提高电力机器人智能化水平的一个重要方面。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：现有使用磁轨导航实施麻烦的问题，本发明提供了解决上述问题的机械人双目视觉特征点定位方法。

本发明通过下述技术方案实现：

机械人双目视觉特征点定位方法，主要包括以下步骤：

s1、在机械人工作的线路路径场景中采集特征点图片，并将其坐标标定在地图数据库中；

s2、机械人获取图像，提取图像中的特征点，并和数据库中的特征点图片进行匹配，如果特征减少导致跟踪丢失，则会进入重定位模式；

s3、在获得了两幅图片正确的特征匹配后，根据两视图几何中的对极约束方法求解机器人姿态变换，从而求解机器人在空间中的具体位置。

通过机械人的双目式摄像探头定位，通过比对建立在地图模型中，实际运用时机械人通过巡线以及双目采集图像特征与图像库特征比对进行定位，并通过对极约束方法求解机器人姿态变换，可对机器人重复定位误差进行修正，提高导航定位精度，该方法实施方便，实用性强。

进一步的，步骤s2中的特征点包括点状特征、线状特征、区域特征。通过多种类型的特征进行精确对比，提高定位准确性。

进一步的，步骤s2中特征点提取和数据库中的特征点图片进行匹配，再匹配上一贞图像的特征点，通过步骤s3所述的方法进行特征点位资计算，若特征点位资计算成功，则保存位资，然后重新开始获取下一帧图像信息，进行新的位置定位。通过路径上采集到的图像的特征变化关系，可以进行反向推测位置关系，实现定位。

进一步的，步骤s2中如果特征减少导致跟踪丢失，则会进入重定位模式，开始获取下一帧图像，获取图像后进行与图库中图片进行相似度计算，匹配到相似度达到设置值时，重新定位成功，然后保存位资，获取下一帧图像，进行新的位置定位；若重新定位失败，则重新获取图像，重新计算相似度，直到定位成功。

进一步的，提取图像中的特征点采用obr、sift、surf方法获得不同类型的特征。通过采用多种手段进行不同类型的特征提取，使得特征比对时候通过多方面进行，使得定位更加精准。

本发明具有如下的优点和有益效果：

1、本发明通过机械人的双目式摄像探头定位，通过比对建立在地图模型中，实际运用时机械人通过巡线以及双目采集图像特征与图像库特征比对进行定位，并通过对极约束方法求解机器人姿态变换，可对机器人重复定位误差进行修正，提高导航定位精度，该方法实施方便，实用性强；

2、本发明通过路径上采集到的图像的特征变化关系，可以进行反向推测位置关系，实现定位；

3、本发明通过采用多种手段进行不同类型的特征提取，使得特征比对时候通过多方面进行，使得定位更加精准。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

如图1所示，机械人双目视觉特征点定位方法，主要包括以下步骤：

s1、在机械人工作的线路路径场景中采集特征点图片，并将其坐标标定在地图数据库中；

s2、机械人获取图像，提取图像中的特征点，并和数据库中的特征点图片进行匹配，如果特征减少导致跟踪丢失，则会进入重定位模式；

s3、在获得了两幅图片正确的特征匹配后，根据两视图几何中的对极约束方法求解机器人姿态变换，从而求解机器人在空间中的具体位置。

实施时，每张图像信息的特征点不少于7个点位。步骤s2中的特征点包括点状特征、线状特征、区域特征。通过多种类型的特征进行精确对比，提高定位准确性。步骤s2中特征点提取和数据库中的特征点图片进行匹配，再匹配上一贞图像的特征点，通过步骤s3所述的方法进行特征点位资计算，若特征点位资计算成功，则保存位资，然后重新开始获取下一帧图像信息，进行新的位置定位。通过路径上采集到的图像的特征变化关系，可以进行反向推测位置关系，实现定位。步骤s2中如果特征减少导致跟踪丢失，则会进入重定位模式，开始获取下一帧图像，获取图像后进行与图库中图片进行相似度计算，匹配到相似度达到设置值时，重新定位成功，然后保存位资，获取下一帧图像，进行新的位置定位；若重新定位失败，则重新获取图像，重新计算相似度，直到定位成功。提取图像中的特征点采用obr、sift、surf方法获得不同类型的特征。通过采用多种手段进行不同类型的特征提取，使得特征比对时候通过多方面进行，使得定位更加精准。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了机械人双目视觉特征点定位方法，在机械人工作的线路路径场景中采集特征点图片，并将其坐标标定在地图数据库中；机械人获取图像，提取图像中的特征点，并和数据库中的特征点图片进行匹配，如果特征减少导致跟踪丢失，则会进入重定位模式；在获得了两幅图片正确的特征匹配后，根据两视图几何中的对极约束方法求解机器人姿态变换，从而求解机器人在空间中的具体位置。通过机械人的双目式摄像探头定位，通过比对建立在地图模型中，实际运用时机械人通过巡线以及双目采集图像特征与图像库特征比对进行定位，并通过对极约束方法求解机器人姿态变换，可对机器人重复定位误差进行修正，提高导航定位精度，该方法实施方便，实用性强。

技术研发人员：常政威;陈缨;彭倩;陈少卿;张燃;崔弘;卢思瑶;郑凯
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司电力科学研究院
技术研发日：2018.11.19
技术公布日：2019.03.15