巡逻机器人的重定位方法、装置、介质及设备与流程

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1.本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种巡逻机器人的重定位方法、装置、介质及设备。

背景技术：

2.近年来，自主移动机器人的定位技术成为热点研究技术之一。自主移动机器人是指具有自主寻径行走能力的机器人。要实现这一能力前提是机器人知道自己所处的位置。现有广泛应用于自主移动机器人的定位方式包括激光定位方式、gps定位方式、视觉定位方式等。
3.巡逻机器人是自动移动机器人的一种具体运用，主要应用于工业园区、公园、大楼等地方，执行巡逻、拍照、录像等工作。现有的巡逻机器人定位技术以激光定位方式为主，其具有定位精度较高，定位稳定性较好，算法成熟的优点。然而需要在巡逻机器人启动前人工设置位置初值，对使用者要求高，智能化程度低；若巡逻机器人在运行过程中出现位置丢失时将难以自主重定位，致使巡逻工作处于停滞，大大地影响了用户的使用体验。现有技术也通过搭载高精度gps定位设备或者在场景中布置uwb定位系统的方式，协助巡逻机器人实现自主重定位。然而此两种方式的设备成本高，且信号容易受到外界物体的影响，比如树木、建筑墙壁，重定位的准确度欠佳。

技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种巡逻机器人的重定位方法、装置、介质及设备，以解决现有巡逻机器人在自主重定位过程中存在的智能化程度低、设备成本高、定位准确度欠佳的问题。
5.一种巡逻机器人的重定位方法，所述方法包括：
6.构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；
7.当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
8.可选地，所述构建重定位区域点对应的定位信息包括：
9.按预设间隔距离选取巡逻机器人的重定位区域点；
10.启动巡逻机器人并初始化巡逻机器人在地图中的位姿信息，控制巡逻机器人按巡逻路线行走；
11.每当巡逻机器人行走到重定位区域点时，控制云台相机每隔预设旋转角度对重定位区域点拍摄图像信息；
12.关联所述重定位区域点的图像信息和位姿信息，得到所述重定位区域点对应的定位信息。
13.可选地，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域
点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息包括：
14.获取巡逻机器人上的云台相机采集到的当前区域点的图像信息作为待定位区域点的图像信息；
15.采用预设的神经网络模型，获取重定位区域点对应的图像信息与所述待定位区域点的图像信息之间的相似度；
16.当所述重定位区域点对应的图像信息中存在至少一张图像信息的相似度大于或等于预设相似度阈值时，将所述重定位区域点的位姿信息作为所述待定位区域点的位姿信息。
17.可选地，所述预设的神经网络模型为局部聚集描述子向量的神经网络实现方法。
18.可选地，在根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息之前，所述方法还包括：
19.检测巡逻机器人的充电状态；
20.若所述巡逻机器人处于充电中，则获取充电地点的位姿信息作为所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
21.可选地，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息还包括：
22.当所述重定位区域点对应的图像信息的相似度均小于所述预设相似度阈值时，根据云台相机拍摄到的图像信息识别车道线；
23.控制巡逻机器人沿着所述车道线前进，比较巡逻机器人的行进距离与预设距离阈值；
24.若所述行进距离小于或等于所述预设距离阈值时，按预设频率获取下一个待定位区域点；
25.根据所述待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述待定位区域点的位姿信息。
26.可选地，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息还包括：
27.若所述行进距离大于所述预设距离阈值时，向服务器上报位置丢失的消息。
28.一种巡逻机器人的重定位装置，所述装置包括：
29.构建模块，用于构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；
30.重定位模块，用于当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
31.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的巡逻机器人的重定位方法。
32.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的巡逻机器人的重定位方法。
33.本发明引入图像信息来实现巡逻机器人的自主重定位和自主初始化，通过构建重
定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息，从而实现了巡逻机器人在定位丢失的自主重定位以及自主初始化的功能，提高了巡逻机器人的智能化程度，相比于gps定位或者uwb定位方式具有设备成本低的优势，且定位准确度和鲁棒性得到提高。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本发明一实施例提供的巡逻机器人的重定位方法的实现流程图；
36.图2是本发明一实施例提供的巡逻机器人的重定位装置的示意图；
37.图3是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
38.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
39.在本发明实施例中，所述巡逻机器人是自动移动机器人的一种具体运用，主要用于工业园区、公园、大楼等地方的巡逻、拍照、录像等工作。巡逻机器人相比普通自主移动机器人，在机身上搭载一体化云台摄像设备。所谓一体化云台摄像设备，顾名思义，是指云台、相机、护罩、解码器整合在一起，其中云台能带动相机左右、上下旋转，实现高速抓拍、录像等功能，是巡逻机器人必备设备。本发明实施例提供的巡逻机器人的重定位方法，结合巡逻机器人本身搭载的一体化云台摄像设备，并引入图像来实现巡逻机器人的自主重定位和自主初始化功能，图像信息丰富，更贴近人类寻自己位置方式，提高了巡逻机器人的智能化程度，相比于gps定位或者uwb定位方式具有设备成本低的优势，且全局重定位鲁棒性高。
40.以下对本发明实施例提供的巡逻机器人的重定位方法进行详细的描述。图1为本发明实施例提供的巡逻机器人的重定位方法。如图1所示，所述巡逻机器人的重定位方法包括：
41.在步骤s101中，构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息。
42.在这里，本发明预先根据巡逻机器人的巡逻路径，构建重定位区域点，获取重定位区域点对应的定位信息。所述重定位区域点是巡逻机器人进行自主定位和自主初始化的参考位置。可选地，作为本发明的一个优选实例，所述步骤s101还包括：
43.在步骤s201中，按预设间隔距离选取巡逻机器人的重定位区域点。
44.在这里，本发明实施例预先按照需求设定间隔距离，比如大于或等于100米，然后
按照所述预设间隔距离选取巡逻机器人的重定位区域点。在实际应用中，所述重定位区域点应当本身具有丰富特征，明显区别于非重定位区域点。
45.在步骤s202中，启动巡逻机器人并初始化巡逻机器人在地图中的位姿信息，控制巡逻机器人按巡逻路线行走。
46.将所述重定位区域点录入巡逻机器人，启动巡逻机器人并手动初始化巡逻机器人在地图中的位姿信息，控制巡逻机器人按巡逻路径行走。
47.在步骤s203中，每当巡逻机器人行走到重定位区域点时，控制云台相机每隔预设旋转角度对重定位区域点拍摄图像信息。
48.在这里，所述预设旋转角度为20
°
，每当巡逻机器人行走到重定位区域点时，控制巡逻机器人上的云台相机对重定位区域进行环绕拍摄，每隔所述预设旋转角度获取一张图像信息，从而得到所述重定位区域点对应的多张图像信息。通过拍摄多张图像信息，丰富了用于后续进行重定位的图像信息，以适应巡逻机器人可能在不同角度停留重定位的需求。
49.在步骤s204中，关联所述重定位区域点的图像信息和位姿信息，得到所述重定位区域点对应的定位信息。
50.将所述巡逻机器人在所述重定位区域点环绕拍摄得到的若干个图像信息和巡逻机器人在所述重定位区域点获取的位姿信息，进行关联存储，作为所述重定位区域点的定位信息。可选地，所述位姿信息包括所述巡逻机器人的位移信息和航向角、水平倾斜角。
51.在步骤s102中，当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
52.当巡逻机器人发生定位丢失时，本发明实施例采集巡逻机器人当前所处环境的图像信息，作为待定位区域点的图像信息。将所述待定位区域点的图像信息，分别与步骤s101中获取到的每一个重定位区域点对应的若干个图像信息进行比对，获取图像相似度最大的图像信息对应的重定位区域点，以所获取的重定位区域点的位姿信息作为所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。可选地，所述步骤s102还包括：
53.在步骤s301中，获取巡逻机器人上的云台相机采集到的当前区域点的图像信息作为待定位区域点的图像信息。
54.在这里，当启动重定位流程时，本发明实施例以当前所处的环境作为待定位区域点，通过巡逻机器人上的云台相机采集待定位区域点的图像信息。
55.在步骤s302中，采用预设的神经网络模型，获取重定位区域点对应的图像信息与所述待定位区域点的图像信息之间的相似度。
56.通过所述预设的神经网络比对，计算在重定位区域点对应的图像信息中的每一张图像信息与所述待定位区域点的图像信息之间的相似度。在这里，所述图像信息的相似度计算通过对单张图像进行特征编码，然后比对两张图像之间的特征编码向量，来达到判断两张图像之间的相似度，完成图像相似度计算。可选地，在本发明实施例中，所述预设的神经网络模型为局部聚集描述子向量的神经网络实现方法netvlad。
57.在步骤s303中，当所述重定位区域点对应的图像信息中存在至少一张图像信息的相似度大于或等于预设相似度阈值时，将所述重定位区域点的位姿信息作为所述待定位区域点的位姿信息。
58.在这里，本发明实施例预先设置相似度阈值，比较所述重定位区域点对应的图像信息中的每一个图像信息的相似度与所述相似度阈值，判断相似度是否大于或等于所述预设相似度阈值。若到满足所述预设相似度阈值的重定位区域点，则将该重定位区域点对应的位姿信息作为所述巡逻机器人在所述待定位区域点的位姿信息，作为定位初始化初值。调用给定初值的激光配准定位模块，完成重定位，从而有效地加快了配准速度和配准鲁棒性。
59.可选地，作为本发明的一个优选示例，所述步骤s102还可以包括：
60.在步骤s304中，当所述重定位区域点对应的图像信息的相似度均小于所述预设相似度阈值时，根据云台相机拍摄到的图像信息识别车道线。
61.在这里，当所述重定位区域点对应的图像信息的相似度均小于所述预设相似度阈值时，即未到满足所述预设相似度阈值的重定位区域点，则进一步对云台相机拍摄到的图像信息进行车道线识别，获取车道线。
62.在步骤s305中，控制巡逻机器人沿着所述车道线前进，比较巡逻机器人的行进距离与预设距离阈值。
63.在步骤s306中，若所述行进距离小于或等于所述预设距离阈值时，按预设频率获取下一个待定位区域点。
64.在步骤s307中，根据所述待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述待定位区域点的位姿信息。
65.根据步骤s304中获取到的车道线，控制巡逻机器人沿着车道线前进，并在前进的过程重复执行步骤s301至步骤s303，若存在相似度大于或等于预设相似度阈值时，以所述相似度对应的重定位区域点的位姿信息作为待定位区域点的位姿信息，完成重定位及位置初始化。
66.应当理解，所述巡逻机器人的行进距离在预设距离阈值范围内时，巡逻机器人才会重复执行步骤s301至步骤s303，以寻求实现重定位及位置初始化。其中，车道线识别通过图像识别的方式实现，采用开源库opencv中提供的图像识别算法。
67.当所述巡逻机器人的行进距离超过所述距离阈值时还未实现重定位，步骤s102还可以包括：
68.在步骤s308中，若所述行进距离大于所述预设距离阈值时，向服务器上报位置丢失的消息。
69.可选地，所述预设距离阈值优选为120米。当巡逻机器人行进的距离超过120米还没有实现重定位时，主动上报位置丢失的消息至后台服务器，以通知工作人员，从而大大地减少了工作人员的技术要求，实用性强，工作人员获取到位置丢失消息后，可手动将巡逻机器人推到最近的重定位区域点，完成重定位。
70.可选地，由于巡逻机器人通常为充电式机器人。本发明实施例还可以以充电地点进行重定位及位置初始化。在步骤s102根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息之前，所述方法还包括：
71.检测巡逻机器人的充电状态；
72.若所述巡逻机器人处于充电中，则获取充电地点的位姿信息作为所述巡逻机器人
的待定位区域点的位姿信息。
73.在这里，本发明实施例首先通过与电池管理系统交互，获取电池管理系统发送的充电状态。根据所述充电状态，若所述巡逻机器人处于充电中，则直接将充电地点的位姿信息给到巡逻机器人，完成重定位及位置初始化。若所述巡逻机器人未处于充电中，则执行步骤s102，通过图像信息进行重定位。
74.综上所述，本发明实施例提供的巡逻机器人的重定位方法，直接使用巡逻机器人上搭载的云台相机，不需要额外增加任何设备成本，相比于布置uwb或者使用gps定位设备更加经济、高效。通过引入图像处理，实现巡逻机器人的自主重定位和自主初始化功能，图像信息丰富，更贴近人类寻自己位置方式，有效地提高了巡逻机器人的智能化程度，且全局重定位鲁棒性高。
75.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
76.在一实施例中，本发明还提供一种巡逻机器人的重定位装置，该巡逻机器人的重定位装置与上述实施例中巡逻机器人的重定位方法一一对应。如图2所示，该巡逻机器人的重定位装置包括构建模块21、重定位模块22。各功能模块详细说明如下：
77.构建模块21，用于构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；
78.重定位模块22，用于当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
79.可选地，所述构建模块21包括：
80.选取单元，用于按预设间隔距离选取巡逻机器人的重定位区域点；
81.第一控制单元，用于启动巡逻机器人并初始化巡逻机器人在地图中的位姿信息，控制巡逻机器人按巡逻路线行走；
82.第二控制单元，用于每当巡逻机器人行走到重定位区域点时，控制云台相机每隔预设旋转角度对重定位区域点拍摄图像信息；
83.关联单元，用于关联所述重定位区域点的图像信息和位姿信息，得到所述重定位区域点对应的定位信息。
84.可选地，所述重定位模块22包括：
85.第一获取单元，用于获取巡逻机器人上的云台相机采集到的当前区域点的图像信息作为待定位区域点的图像信息；
86.第二获取单元，用于采用预设的神经网络模型，获取重定位区域点对应的图像信息与所述待定位区域点的图像信息之间的相似度；
87.重定位单元，用于当所述重定位区域点对应的图像信息中存在至少一张图像信息的相似度大于或等于预设相似度阈值时，将所述重定位区域点的位姿信息作为所述待定位区域点的位姿信息。
88.可选地，所述预设的神经网络模型为局部聚集描述子向量的神经网络实现方法。
89.可选地，所述装置还包括：
90.充电检测模块，用于检测巡逻机器人的充电状态；
91.若所述巡逻机器人处于充电中，则获取充电地点的位姿信息作为所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
92.所述重定位模块22还包括：
93.识别单元，用于当所述重定位区域点对应的图像信息的相似度均小于所述预设相似度阈值时，根据云台相机拍摄到的图像信息识别车道线；
94.比较单元，用于控制巡逻机器人沿着所述车道线前进，比较巡逻机器人的行进距离与预设距离阈值；
95.区域点获取单元，若所述行进距离小于或等于所述预设距离阈值时，按预设频率获取下一个待定位区域点；
96.重定位单元，用于根据所述待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述待定位区域点的位姿信息。
97.所述重定位模块22还包括：
98.上报单元，用于若所述行进距离大于所述预设距离阈值时，向服务器上报位置丢失的消息。
99.关于巡逻机器人的重定位装置的具体限定可以参见上文中对于巡逻机器人的重定位方法的限定，在此不再赘述。上述巡逻机器人的重定位装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
100.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种巡逻机器人的重定位方法。
101.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
102.构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；
103.当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。
104.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括
随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
105.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
106.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述方法包括：构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。2.如权利要求1所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述构建重定位区域点对应的定位信息包括：按预设间隔距离选取巡逻机器人的重定位区域点；启动巡逻机器人并初始化巡逻机器人在地图中的位姿信息，控制巡逻机器人按巡逻路线行走；每当巡逻机器人行走到重定位区域点时，控制云台相机每隔预设旋转角度对重定位区域点拍摄图像信息；关联所述重定位区域点的图像信息和位姿信息，得到所述重定位区域点对应的定位信息。3.如权利要求1或2所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息包括：获取巡逻机器人上的云台相机采集到的当前区域点的图像信息作为待定位区域点的图像信息；采用预设的神经网络模型，获取重定位区域点对应的图像信息与所述待定位区域点的图像信息之间的相似度；当所述重定位区域点对应的图像信息中存在至少一张图像信息的相似度大于或等于预设相似度阈值时，将所述重定位区域点的位姿信息作为所述待定位区域点的位姿信息。4.如权利要求3所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述预设的神经网络模型为局部聚集描述子向量的神经网络实现方法。5.如权利要求1或2所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，在根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息之前，所述方法还包括：检测巡逻机器人的充电状态；若所述巡逻机器人处于充电中，则获取充电地点的位姿信息作为所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。6.如权利要求3所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息还包括：当所述重定位区域点对应的图像信息的相似度均小于所述预设相似度阈值时，根据云台相机拍摄到的图像信息识别车道线；控制巡逻机器人沿着所述车道线前进，比较巡逻机器人的行进距离与预设距离阈值；若所述行进距离小于或等于所述预设距离阈值时，按预设频率获取下一个待定位区域点；
根据所述待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述待定位区域点的位姿信息。7.如权利要求6所述的巡逻机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息还包括：若所述行进距离大于所述预设距离阈值时，向服务器上报位置丢失的消息。8.一种巡逻机器人的重定位装置，其特征在于，所述装置包括：构建模块，用于构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；重定位模块，用于当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息。9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的巡逻机器人的重定位方法。10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的巡逻机器人的重定位方法。

技术总结

本发明公开了一种巡逻机器人的重定位方法，包括：构建重定位区域点对应的定位信息，所述定位信息包括所述重定位区域点的图像信息和位姿信息；当巡逻机器人发生定位丢失时，根据所述巡逻机器人的待定位区域点的图像信息与所述重定位区域点对应的图像信息，获取所述巡逻机器人的待定位区域点的位姿信息，从而实现了巡逻机器人在定位定时的自主重定位以及自主初始化的功能，提高了巡逻机器人的智能化程度，相比于GPS定位或者UWB定位方式具有设备成本低的优势，且定位准确度和鲁棒性得到提高。高。高。