CN110533722A 一种基于视觉词典的机器人快速重定位方法及系统 （的卢技术有限公司）

一种基于视觉词典的机器人快速重定位方本发明公开了一种基于视觉词典的机器人得出当前图像帧位姿相对于相似关键帧的位姿人在使用激光雷达传感器定位失败时进行重定2根据相似关键帧在激光地图中的位姿以及当前图像帧相对于相似关键帧的位姿关系，分别基于激光SLAM算法和视觉SLAM算法建立激光使用SURF特征提取算法对当前帧图像进行特征提取找出当前的图像帧与相似关键帧中匹配度较高的使用RANSAC算法选取一个最优基础矩阵，得出当5.如权利要求2或4所述的基于视觉词典测量激光雷达传感器(200)与图像采集模块(100)之间的坐标系变换矩阵T，以机器人调整激光雷达传感器(200)与图像采集模块(100使用刻度尺测量出激光雷达传感器(200)与图像采集模块基于ICP算法进行激光SLAM相邻位置间3根据初始的机器人标定过程，利用激光雷达传感器(激光雷达传感器(200)，所述激光雷达传感器(200)用重定位模块(300)，所述重定位模块(300)能够接受所述图像采集模块(100)采集到的建图模块(400)，所述建图模块(400)根据所述图像采集模块(100)和所述激光雷达传4多步骤，每一个步骤均可以使用不同算法实现，SLAM技术也是机器人和计算机视觉领域的热门研究方向。SLAM的英文全称是SimultaneousLocalizationandMapping，中文称作[0004]本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施[0006]因此，本发明其中一个目的是提供一种基于视觉词典的机器[0008]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0009]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其5[0010]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0011]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其度尺测量出激光雷达传感器与图像采集模块间的三轴偏移距离，完成对机器人的初始标[0012]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0013]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0014]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0015]作为本发明所述的基于视觉词典的机器人快速重定位方法的一种优选方案，其[0016]本发明解决的又一个技术问题是提供一种基于视觉词典的机器人快速重定位系激光雷达传感器，所述激光雷达传感器用于采集机器人周围物体与机器人之间的距离信6[0020]图1为本发明提供的第一种实施例中基于视觉词典的快速重定位方法的进行机器[0021]图2为本发明提供的第二种实施例中基于视觉词典的快速重定位方法的建立两种[0022]图3为本发明提供的第二种实施例中基于视觉词典的快速重定位方法的两种坐标人使用激光雷达传感器200发生定位失败，丢失机器人所在的位置时，使用图像采集模块7[0037]通过特定核间的卷积计算二阶偏导数，这样便能计算出H矩阵的三个矩阵元素L_间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大，而同一组间不同层间使用相同尺寸的滤波器，8置不同字符的个数，也就是将一个字符串变换为另一个字符串所需要替换的字符的个数。高的前50组匹配特征点对，通过对当前图像帧提取SURF特征点，然后与相似关键帧中的[0055]步骤3：根据相似关键帧在激光地图中的位姿以及当前图像帧相对于相似关键帧9[0059]参照图3，测量激光雷达传感器200与图像采集模块100之间的[0063]使用刻度尺测量出激光与图像采集模块100传感器间的三轴偏移距离，具体需要分别测量x,y,z三轴方向上的偏移距离，或者通过激光雷达与摄像头联合标这两个点的三维运动计算出相机运动初值.配获得的最佳坐标，围绕该坐标取若干位置样本(距离差值小于某阈值)计算均值与方差，骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间[0081]统计单词表中每个单词在图像中出现的次数，从而将图像表示成为一个k维数值