摘要
本发明涉及一种基于双阶段特征关联的机器人定位方法,属于智能机器人定位技术领域。该方法包括:通过鱼眼相机和激光雷达获取环境的图像和点云数据,并采用基于局部自适应变换控制的点云光栅渲染方法构造点云特征图谱;使用基于异构动态抑制融合的区块空间特性分析方法提取点云区块几何描点特征向量;采用基于空间共性约束的区块关联方法,建立语义3D区域块之间的匹配关系,进行图像块的匹配关联;采用多分支约束的特征匹配的方法,利用刚体结构不变性构建匹配亲和因子,进行特征点的精细化匹配;进行区域匹配对齐与位姿重构的联合迭代优化,得到最佳的机器人位姿估计。本发明能够在重复纹理场景中提高机器人定位的精度和鲁棒性。
技术关键词
机器人定位方法
机器人位姿
视觉特征信息
锚点
鱼眼相机
拟合分析方法
特征点
点云特征
智能机器人定位技术
特性分析方法
语义
参数
阶段
图像
因子
融合特征
激光雷达
DBSCAN算法