(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211005008.8 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 深圳市普 渡科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽 街 道西丽社区打石一路深圳国际创新谷 1栋A座501 (72)发明人 龚喜　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎专利商标代理事务 所(普通合伙) 44325 专利代理师 谭果林 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 5/20(2006.01) G06T 11/00(2006.01) G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 机器人、 建图定位方法及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种机器人、 建图定位方法及 存储介质， 其包括： 对机器人在一个巡航周期T内 的运动数据进行采集， 得到N组基础数据； 基于每 组基础数据中的瞬时角速度和瞬时线速度， 确定 机器人的实时位姿； 采用每个第一图像， 构建第 一图像集合， 根据每个第二图像， 构建第二图像 集合， 并采用第一图像集合和第二图像集合中的 图像进行特征提取匹配， 得到基础匹配特征； 根 据基础匹配特征以及实时位姿， 确定机器人每个 时刻的实时空间位置， 作为位置信息； 通过每个 时刻的位置信息和该时刻对应的第一图像、 第二 图像， 构建定位地图， 采用本发明有利于提高建 图质量。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115546294 A 2022.12.30 CN 115546294 A 1.一种机器人， 包括存储器和 处理器， 所述存储器内存储有可在所述处理器上运行的 计算机可读指 令， 所述机器人搭载有多目相机， 其特征在于， 所述处理器用于调用并执行所 述计算机可读指令时实现如下步骤： 对机器人在一个巡航周期内的运动数据进行采集， 得到N组基础数据， 其中， 每组所述 基础数据为同一时间点的数据， 包括瞬时角速度、 瞬时线速度、 第一图像和第二图像， 所述 第一图像基于所述多目相机的左相机拍摄得到， 所述第二图像基于所述多目相机的右相机 拍摄得到； 基于每组基础数据中的所述瞬时角速度和所述瞬时线速度， 确定所述机器人的实时位 姿； 采用每个所述第一图像， 构建第一图像集合， 根据每个第二图像， 构建第二图像集合， 并采用所述第一图像集合和所述第二图像集合中的图像进 行特征提取匹配， 得到基础匹配 特征； 根据所述基础匹配特征以及所述实时位姿， 确定所述机器人每个时刻的实时空间位 置， 作为位置信息； 通过每个时刻的所述 位置信息和该时刻对应的第一图像、 第二图像， 构建定位 地图。 2.根据权利要求1所述的机器人， 其特征在于， 所述基于每组基础数据中的所述瞬时角 速度和所述瞬时线速度， 确定所述机器人的实时位姿包括： 基于所述瞬时角速度， 计算预设时间t内的平均角速度； 针对巡航周期T内的任一 时刻， 采用所述平均角速度、 所述瞬时角速度和所述瞬时线速 度， 计算得到所述机器人的实时位姿。 3.根据权利要求2所述的机器人， 其特征在于， 基于采用所述第 一图像集合和所述第 二 图像集合中的图像进行 特征提取匹配， 得到基础匹配特 征包括： 分别针对所述第一图像集合和所述第 二图像集合， 对同一集合内采集 时刻相邻的两帧 图像进行特征匹配， 得到第一匹配特征， 并对同一集合内第一时刻的图像和 最后一个时刻 的图像进行 特征匹配， 得到第二匹配特 征； 将所述第一匹配特 征和所述第二匹配特 征， 作为所述基础匹配特 征。 4.根据权利要求3所述的机器人， 其特征在于， 所述根据 所述基础匹配特征以及所述实 时位姿， 确定所述机器人每 个时刻的实时空间位置， 作为 位置信息包括： 根据所述第一匹配特 征和第一匹配特 征对应的图像， 确定第一 位姿； 根据所述第二匹配特征和第二匹配特征对应的第一时刻的图像和最后一个时刻的图 像， 确定第二 位姿和第三 位姿； 基于所述第 一位姿、 所述第 二位姿和所述第三位姿， 采用三角化技术， 计算得到所述第 一匹配特 征对应时刻的实时空间位置， 作为所述第一匹配特 征对应的位置信息 。 5.根据权利要求3所述的机器人， 其特征在于， 所述根据 所述基础匹配特征以及所述实 时位姿， 确定所述机器人每 个时刻的实时空间位置， 作为 位置信息包括： 使用位姿图优化的方式对所述机器人的实时位姿 进行优化， 得到优化 位姿； 根据所述第一匹配特征、 所述第二匹配特征以及所述优化位姿， 确定所述机器人的实 时空间位置 。 6.根据权利要求5所述的机器人， 其特征在于， 所述使用位姿图优化的方式对所述机器权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546294 A 2人的位姿 进行优化， 得到优化 位姿包括： 采用优化方程如下： 式中， Log表示从矩阵到向量的对数映射， Ti表示第i时刻的位姿。 7.根据权利要求1所述的机器人， 其特征在于， 所述左相机和所述右相机在机器人上对 称安装， 且所述左相机和所述右相机均斜向上3 0°。 8.根据权利要求1所述的机器人， 其特征在于， 所述通过每个时刻的所述位置信 息和该 时刻对应的第一图像、 第二图像， 构建定位 地图包括： 通过LM算法， 对所述 位置信息进行最小化重投影， 得到优化后的位置信息； 采用所述优化后的位置信 息与该时刻对应的第 一图像、 第 二图像， 构建定位地图， 并将 所述第一图像、 所述第二图像存 入到所述定位 地图对应的数据库中。 9.一种建图定位方法， 其特 征在于， 包括： 对机器人在一个巡航周期T内的运动数据进行采集， 得到N组基础数据， 其中， 每组所述 基础数据为同一时间点的数据， 包括瞬时角速度、 瞬时线速度、 第一图像和第二图像， 所述 第一图像基于所述机器人左相机拍摄得到， 所述第二图像基于所述机器人右相机拍摄得 到； 基于每组基础数据中的所述瞬时角速度和所述瞬时线速度， 确定所述机器人的实时位 姿； 采用每个所述第一图像， 构建第一图像集合， 根据每个第二图像， 构建第二图像集合， 并采用所述第一图像集合和所述第二图像集合中的图像进 行特征提取匹配， 得到基础匹配 特征； 根据所述基础匹配特征以及所述实时位姿， 确定所述机器人每个时刻的实时空间位 置， 作为位置信息； 通过每个时刻的所述 位置信息和该时刻对应的第一图像、 第二图像， 构建定位 地图。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机可读指令， 所述计算机 程序被处 理器执行时， 实现如权利要求9所述的建图定位方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546294 A 3