公开(公告)号：CN112288811A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011192905.5

申请日：2020-10-30

Applicant: 珠海市一微半导体有限公司

Inventor： 严勇显 ,  赖钦伟 ,  肖刚军

IPC: G06T7/73 ,  G05D1/02

Abstract: 本发明公开多帧深度图像定位的关键帧融合控制方法及视觉机器人，所述关键帧融合控制方法包括：步骤1、分别计算移动机器人的3d‑tof摄像头采集到的当前帧深度图像与预先采集到的关键帧序列内的每一关键帧之间的相对位姿；其中，关键帧序列是移动机器人预先存储的连续排列的深度图像的序列；步骤2、当所有计算出的相对位姿都满足预设的显著位姿变化条件时，将3d‑tof摄像头当前采集的当前帧深度图像配置为新的关键帧，再将这个新的关键帧插入所述关键帧序列，以使得下一次参与前述的相对位姿计算的关键帧反映移动机器人最新的位置关系。

公开(公告)号：CN112348893A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011192850.8

申请日：2020-10-30

Applicant: 珠海市一微半导体有限公司

Inventor： 严勇显 ,  赖钦伟 ,  肖刚军

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/50 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明公开一种局部点云地图构建方法及视觉机器人，该局部点云地图构建方法根据预设的显著位姿变化条件采样反映机器人周边大范围区域位置的点云，使得移动机器人利用这些关键帧建立能够完整覆盖到移动机器人前方的障碍物分布状况的局部点云地图，然后以三维直方图的形式去描述出不同高度位置的点云，方便使用点云在不同检测块的三维区域分布特征去除杂散点，提高过近过远障碍物场景的局部点云地图的适应性，显著降低超近距离下的障碍物位置识别定位的难度和误判概率。

公开(公告)号：CN112330808A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011192899.3

申请日：2020-10-30

Applicant: 珠海市一微半导体有限公司

Inventor： 严勇显 ,  赖钦伟 ,  肖刚军

IPC: G06T17/05 ,  G06T17/20 ,  G01S17/93 ,  G01S17/894

Abstract: 本发明公开一种基于局部地图的优化方法及视觉机器人，该优化方法使用预设目标平面区域上分布的多个检测块来记录局部地图的点云数据，实现以三维直方图的形式去描述出不同高度位置的点云，即将局部地图以当前位置的摄像头视角范围内的三维直方图的形式分布，方便使用点云在不同检测块的三维区域分布特征去除杂散点，只允许局部地图中保留下用于精准定位的最大高度和合理分布的点云，提高地图优化方法在过近过远障碍物场景的适应性，显著降低超近距离下的障碍物点云位置的误判概率。