Способ локализации робота в плоскости локализации - заявка 2016143549 на патент на изобретение в РФ

1. Способ локализации робота в плоскости локализации, связанной с двумерным ориентиром с двумя осями x и y, содержащий следующие этапы:
- определение (200) посредством одометрии оценки координат x1 и y1 робота в плоскости локализации, а также оценки его ориентации Ө1 относительно опорного направления;
- определение (202) оценки Ө2 ориентации робота посредством использования виртуального компаса, который идентифицирует по меньшей мере две пары точек, представляющих интерес, причем первые точки каждой пары идентифицированы в опорной панораме, а вторая точка каждой пары идентифицирована в панораме запроса, причем этот этап инициализируется Ө1;
- определение (204) оценки Ө3 ориентации робота посредством корреляции частей опорной панорамы с частями панорамы запроса и посредством идентификации того, когда эта корреляция максимизирована, причем этот этап инициализируется одной из предыдущих оценок ориентации;
- определение (206) оценки x4, y4 положения робота в плоскости локализации посредством использования итерационной технологии ближайших точек, причем этот этап инициализируется x1 и y1, причем итерационные технологии ближайших точек используют трехмерное облако точек в качестве входных данных и предварительные гипотезы в ориентации;
- определение средних квадратичных отклонений σ_x1, σ_y1, σ_Ө1, σ_Ө2, σ_Ө3, σ_x4, σ_y4 упомянутых выше оценок;
- определение (220) гауссовских распределений G(x1), G(y1), G(Ө1), G(Ө2), G(Ө3), G(x4) и G(y4) вероятностей каждой доступной оценки с использованием упомянутых средних квадратичных отклонений;
- определение (221) трех глобальных распределений GLOB(x), GLOB(y) и GLOB(Ө), соответственно, для координат вдоль оси х и y и для ориентации Ө робота посредством комбинирования упомянутых гауссовских распределений вероятностей, и определение глобальной оценки xg, yg координат робота в плоскости локализации, а также глобальной оценки Өg его ориентации посредством применения способа максимального правдоподобия к глобальным распределениям.
2. Способ по п. 1, в котором оценки, обеспеченные данным этапом, используются последующим этапом, только если они считаются надежными (201, 203, 205, 207).
3. Способ по п. 2, в котором оценка считается надежной, когда ее среднее квадратичное отклонение является меньшим, чем предварительно заданный порог.
4. Способ по одному из предшествующих пунктов, в котором глобальные распределения вероятностей выводятся следующим образом:
GLOB(x)=G(x1) * G(x4)
GLOB(y)=G(y1) * G(y4)
GLOB(Ө)=G(Ө1) * G(Ө2) * G(Ө3).
5. Способ по одному из пп. 1-3, в котором значение Ө3 оценивают (204) на основе совмещения шаблонов изображений, которое выполняют на двух пирамидах изображений, причем первая пирамида (401) изображений генерируется из единственного опорного изображения (420) посредством уменьшения его масштаба с использованием нескольких этапов масштабирования, причем вторая пирамида (400) изображений генерируется из единственного изображения (410) запроса посредством уменьшения его масштаба с использованием нескольких этапов масштабирования.
6. Человекоподобный робот (510), содержащий по меньшей мере:
- двумерную RGB-камеру для построения панорамы запроса, содержащей по меньшей мере одно опорное изображение;
- способности обработки, выполненные с возможностью реализации способа для локализации упомянутого робота по одному из предшествующих пунктов на основе упомянутой панорамы запроса.
7. Человекоподобный робот по п. 6, в котором трехмерный датчик использован для вычисления облаков точек для реализации итерационной технологии (206) ближайших точек.
8. Компьютерный программный продукт, хранимый в машиночитаемой запоминающей среде, содержащий кодовое средство для обеспечения реализации компьютером способа по любому из пп. 1-5.
Наверх