公开(公告)号：CN109974707A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910208650.8

申请日：2019-03-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张毅 ,  杨光辉 ,  罗元 ,  陈旭 ,  黄超 ,  陈文

IPC: G01C21/20 ,  G01C11/04 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法，属于机器人视觉导航领域。该方法包括：S1：校准Kinect相机，通过外部参数对齐多个点云；S2：得到离线校准的外部参数形成的变换矩阵，计算出多视点变换矩阵；S3：获取周围环境的ORB特征点进行特征提取和匹配；S4：估算相邻图像间相机运动构建局部地图，使用RANSAC算法消除误匹配，对获取的特征点进行PNP求解；S5：引入闭环检测机制确保机器人得到全局一致的轨迹和地图；S6：结合闭环检测机制，采用基于局部与全局特征点的相机位姿闭环约束点云优化算法，抑制系统的累积误差。本发明能够降低计算量，实现机器人对实时性的要求。

公开(公告)号：CN109974707B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN201910208650.8

申请日：2019-03-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张毅 ,  杨光辉 ,  罗元 ,  陈旭 ,  黄超 ,  陈文

IPC: G01C21/20 ,  G01C11/04 ,  G06V20/00 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及基于改进点云匹配算法的室内移动机器人视觉导航方法，属于机器人视觉导航领域。该方法包括：S1：校准Kinect相机，通过外部参数对齐多个点云；S2：得到离线校准的外部参数形成的变换矩阵，计算出多视点变换矩阵；S3：获取周围环境的ORB特征点进行特征提取和匹配；S4：估算相邻图像间相机运动构建局部地图，使用RANSAC算法消除误匹配，对获取的特征点进行PNP求解；S5：引入闭环检测机制确保机器人得到全局一致的轨迹和地图；S6：结合闭环检测机制，采用基于局部与全局特征点的相机位姿闭环约束点云优化算法，抑制系统的累积误差。本发明能够降低计算量，实现机器人对实时性的要求。