(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 202210422827.6 (22)申请日 2022.04.21 (71)申请人 河南省吉立达 机器人有限公司 地址 450000 河南省郑州市郑州高新 技术 产业开发区长椿路23号加速产业园 C5-6号一层 (72)发明人 邓坤霞　万博　刘大同　 (74)专利代理 机构 河南新风向知识产权代理事 务所(普通 合伙) 41213 专利代理师 黄晶 (51)Int.Cl. G01S 17/89(2020.01) G01S 1/70(2006.01) B25J 9/16(2006.01) G06V 20/50(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的移动机器人楼层判断 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别的移动机 器人楼层判断方法， 包括移动机器人本体、 驱动 模块、 主控系统、 视觉导航系统和导航标签， 所述 主控系统和视觉导航系统均设置于移动机器人 本体的内部， 所述移动机器人本体内部设置有双 目识别模块， 所述主控系统分别与视觉导航系统 和双目识别模块电性连接。 该基于图像识别的移 动机器人楼层判断方法， 通过在建筑物中的各个 楼层电梯间、 大厅和过道墙壁表 面设置有若干个 导航标签， 且导航标签为可以反射红外线的标签 贴纸， 且再通过在移动机器人的的表 面设置有红 外线发射器和红外线摄像机， 解决了现有移动机 器人视觉识别楼层过程中受环境光反射等干扰 因素， 有助于提高移动机 器人的工作效率。 权利要求书1页 说明书4页 附图2页 CN 114859376 A 2022.08.05 CN 114859376 A 1.一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 包括移动机器人本体、 驱动模块、 主 控系统、 视觉导航系统和导航标签， 其特征在于： 所述主控系统和视觉导航系统均设置于移 动机器人本体的内部， 所述移动机器人本体的内部设置有双目识别模块， 所述主控系统分 别与视觉导航系统和双目识别模块电性连接， 所述导航标签为可以反射红外光线的标签贴 纸， 所述导航标签设置有若干个， 且若干个导航标签粘贴在每个楼层的电梯间、 大厅和过道 的墙壁表面， 所述视觉导航系统包括红外线发射器和红外线摄像机， 所述主控系统还包括 楼层分析模块； 一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 包括以下步骤： 步骤一、 所述移动机器人本体通过驱动模块进行移动， 并利用红外线发射器发出红外 光线， 对大 厅、 过道或电梯间的墙壁进行发射扫描； 步骤二、 所述导航标签反射由红外线发射器发出的红外光线， 所述红外线摄像机接收 经导航标签反射后的红外光线， 红外线摄像机捕捉由导航标签上反射红外光线的区域所构 成的图像信息； 步骤三、 所述红外线摄像机根据接收到的红外光线绘制图像信息， 所述红外线摄像机 将图像信息传输给主控系统； 步骤四、 所述主控系统将红外线摄像机拍摄的图像信息发送至楼层分析模块， 由楼层 分析模块对数据进行处理， 并根据图像处理的后的数据运算得出楼层信息， 同时主控系统 指定新的导 航线路； 步骤五、 所述主控系统将导航线路传输给移动机器人的驱动模块， 再由驱动模块驱使 移动机器人本体进行移动， 从而 使移动机器人本体移动至楼层的电梯门位置 。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 其特征在于： 所述双目视觉模块包括双目识别摄像机， 所述双目识别摄像机用于采集环境信息， 所述环 境信息包括路况信息和障碍信息 。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 其特征在于： 所述移动机器人本体的内部设置有SLAM导航系统， 所述SLAM导航系统与主控系统通信连 接。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 其特征在于： 所述红外线发射器和红外线摄 像机分别与主控系统通信连接 。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 其特征在于： 所述移动机器人本体的表面设置有云台， 云台可进行360度无死角旋转， 所述红外线发射 器、 红外线摄 像机和双目识别摄 像机均设置在云台的表面。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的移动机器人楼层判断方法， 其特征在于： 所述移动机器人本体的内部 设置有物联网模块， 所述物联网模块通过无线网络与电梯的物 联网控制器进行通信连接 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114859376 A 2一种基于图像识别的移动机 器人楼层判断方 法 技术领域 [0001]本发明涉及移动机器人技术领域， 尤其涉及一种基于图像识别的移动机器人楼层 判断方法。 背景技术 [0002]随着我国科学技术的不断发展， 移动机器人开始楼宇的不 同楼层移动， 以提供迎 宾引导跨楼层运送物品等服务， 自从马云提出 “新零售”概念以来， 无人快递， 无人超市， 无 人饭店等如雨后春笋般涌现， 机器人配送和当前的无人车的实现都基于对周围环境有充分 了解的基础上， 这其中的关键技术之一就是基于视觉或激光的同步定位与地图构建技术， 简称SLAM 。 [0003]自从上世纪80年代SLAM概念的提出到现在， SLAM技术已经走过了30多年的历史。 SLAM系统使用的传感器在不断拓展， 从早期的声呐， 到后来的2D /3D激光雷达， 再到单目、 双 目、 RGBD、 ToF等各种相机， 以及与惯性测量单元IMU等传感器的融合； SLAM的算法也从开始 的基于滤波器的方法 （EKF、 PF等） 向基于优化的方法转变， 技术框架 也从开始的单一线程向 多线程演， 大多数领先的服务机器人公司都采用了SLAM技术。 只有 （SLAMTEC） 硅烷技术在 SLAM技术中具有独特的优势，  SLAM技术是指机器人在未知环 境中进行定位、 地图绘制和路 径规划的全过程， 自1988年提出机器人定位与实时地图同步定位以来， 主要应用于实时地 图定位与施工。 对于完全 未知的室内环境， 配备激光雷达等核心传感器， SLAM技术可以帮助 机器人建立室内环 境地图， 帮助机器人自主行走， SLAM问题可以描述为： 机器人在未知环 境 中从未知位置移动， 根据移动过程中的位置估计和传感器数据进行定位， 同时建立增量地 图。 [0004]移动服务机器人这个名称可能大家听起来比较陌生， 但是如果举例大家就很清楚 了， 例如扫地机器人、 无人机、 无人驾驶等， 就是用于完成特定的服务功能的机器人。 这类机 器人的特点是应用场景复杂多变、 运动能力强， 需要具备自我定位导航能力和姿态控制能 力。 其背后使用的计算平台和移动速度， 以及应用场景密切相关。 对于移动速度相对较慢 的， 硬件平台使用嵌入式ARM芯片就可以满足计算能力需求。 移动速度较快的， 如无人机和 无人驾驶领域， 往 往对环境感知处 理能力要求 也比较高， 目前通常基于GPU提供算力支持。 [0005]近年来， 服务机器人技术迅猛发展， 在生活中的应用场景也越来越多， 视觉导航机 器人是服务机器人 的一种， 涉及电机控制、 图像识别、 数据 处理等各个领域的技术， 在视觉 导航定位系统中,目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的 导航方式。 在这种导航方式中， 控制设备和传感装置装载在机器人车体上,图像识别、 路径 规划等高层决策都由车 载控制计算机 完成。 [0006]但是， 然而， 移动复位机器人在任务执行的过程中会遭遇人的误操作或恶意搬动， 导致移动机器人放置在非执行任务的错误的楼层中， 但是在实际楼宇环境中， 多个楼层大 部分区域是相似的， 比如大厅、 走廊， 这些区域的相似度极高， 很难通过视觉传感器采集的 数据直接进行楼层的判断， 从而导致了移动机器人误出现在错误的楼层后， 无法继续执行说　明　书 1/4 页 3 CN 114859376 A 3