移动机器人的初始位姿估计方法、装置、设备和存储介质与流程

本技术涉及移动机器人导航，特别是涉及一种移动机器人的初始位姿估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着科学技术的高度发展，机器人系统的应用领域越来越广泛，如工业、农业、医疗等。随着机器人系统的广泛应用，智能化成为其发展的一个重要方向，其中移动机器人使用环境地图进行导航是智能机器人领域的一项重要工作。通常，移动机器人的有效运行高度依赖其准确的定位能力，实际操作中，移动机器人往往需要被放置在一个特定的起始位置来确保其正确的启动。如果起始位置出现了误差，或者在移动机器人运行过程中出现断电、紧急停车等情况，并被转移到一个新的位置并重新启动后，很可能由于不能获得较准确的初始位姿而失效，因此，目前的移动机器人定位技术中，在对移动机器人的初始位姿确定方面，存在不准确的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种移动机器人的初始位姿估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种移动机器人的初始位姿估计方法。所述方法包括：

3、获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取所述目标移动机器人所处场地的地图参考图像；

4、将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域；

5、基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向；

6、根据所述位置和所述方向，得到所述目标移动机器人的初始位姿。

7、在其中一个实施例中，所述将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域，包括：获取所述二维环境图像的第一图像特征，以及获取所述地图参考图像的第二图像特征；将所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征匹配，确定所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述预测位置区域。

8、在其中一个实施例中，所述获取所述二维环境图像的第一图像特征，包括：

9、基于所述二维环境图像对应的灰度图像，识别出所述二维环境图像包含的多个环境特征点；生成多个所述环境特征点中每一所述环境特征点对应的所述环境特征描述子，得到多个所述环境特征描述子；根据多个所述环境特征描述子，得到所述第一图像特征。

10、在其中一个实施例中，所述第一图像特征包括多个环境特征描述子；所述第二图像特征包含多个地图特征描述子；所述将所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征匹配，确定所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述预测位置区域，包括：获取多个所述环境特征描述子中的每一所述环境特征描述子与各所述地图特征描述子之间的特征距离，得到各所述环境特征描述子对应的多个所述特征距离；将多个所述特征距离中的最小值对应的所述地图特征描述子，确定为各所述环境特征描述子在所述地图参考图像中对应的匹配地图特征描述子；基于所述匹配地图特征描述子，确定所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述预测位置区域。

11、在其中一个实施例中，所述基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向，包括：获取所述二维环境图像和所述预测位置区域对应的位置区域图像之间的变换矩阵；基于所述变换矩阵，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述位置和所述方向。

12、在其中一个实施例中，所述基于所述变换矩阵，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述位置和所述方向，包括：基于所述变换矩阵，确定所述二维环境图像上的多个环境特征点中每一所述环境特征点在所述位置区域图像中的映射像素点，得到多个所述映射像素点；根据多个所述映射像素点的平均位置，确定所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述位置；根据多个所述映射像素点的平均方向，确定所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的所述方向。

13、在其中一个实施例中，所述获取目标移动机器人的二维环境图像，包括：

14、利用激光雷达扫描所述目标移动机器人的四周，确定所述目标移动机器人四周的多个障碍物；获取多个所述障碍物中每一所述障碍物与所述目标移动机器人的距离；基于所述距离，确定多个所述障碍物中每一所述障碍物对应的障碍点；将多个所述障碍物对应的多个所述障碍点连接，得到所述目标移动机器人的所述二维环境图像。

15、第二方面，本技术提供了一种移动机器人的初始位姿估计装置。所述装置包括：

16、扫描模块，用于获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取所述目标移动机器人所处场地的地图参考图像；

17、模式匹配模块，用于将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域；

18、映射模块，用于，用于基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向；

19、初始位姿确定模块，用于根据所述位置和所述方向，得到所述目标移动机器人的初始位姿。

20、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

21、获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取所述目标移动机器人所处场地的地图参考图像；

22、将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域；

23、基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向；

24、根据所述位置和所述方向，得到所述目标移动机器人的初始位姿。

25、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

26、获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取所述目标移动机器人所处场地的地图参考图像；

27、将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域；

28、基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向；

29、根据所述位置和所述方向，得到所述目标移动机器人的初始位姿。

30、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

31、获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取所述目标移动机器人所处场地的地图参考图像；

32、将所述二维环境图像和所述地图参考图像进行图像匹配，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的预测位置区域；

33、基于所述预测位置区域，获取所述目标移动机器人在所述地图参考图像中的位置和方向；

34、根据所述位置和所述方向，得到所述目标移动机器人的初始位姿。

35、上述移动机器人的初始位姿估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品中，首先，可以获取目标移动机器人的二维环境图像，以及获取目标移动机器人所处场地的地图参考图像；接下来，可以将二维环境图像和地图参考图像进行图像匹配，获取目标移动机器人在地图参考图像中的预测位置区域；进而，可以基于预测位置区域，获取目标移动机器人在地图参考图像中的位置和方向；最后，可以根据位置和方向，得到目标移动机器人的初始位姿。本技术实施例提供的该方法中，可以对该目标移动机器人周围的障碍物进行识别，获取该目标移动机器人的二维环境图像，进一步地，可以将二维环境图像和地图参考图像进行图像匹配，提高目标移动机器人初始位姿确定的准确性。