[发明专利]一种融合RGBD深度传感器与编码器的机器人定位方法有效
申请号: | 201710045900.1 | 申请日: | 2017-01-22 |
公开(公告)号: | CN106767833B | 公开(公告)日: | 2019-11-19 |
发明(设计)人: | 程洪;陈诗南;郑亚莉;郝家胜 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 温利平;陈靓靓<国际申请>=<国际公布> |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 融合 rgbd 深度 传感器 编码器 机器人 定位 方法 | ||
本发明公开了一种融合RGBD深度传感器与编码器的机器人定位方法,首先建立得到机器人运动区域内的路标数据库,路标数据库中包括路标图像和对应的机器人位置坐标,机器人运动过程中基于编码器定位得到机器人位姿矩阵Twe(t),同时基于RGBD深度传感器定位,如果基于RGBD深度传感器定位成功,则根据当前时刻基于编码器定位得到的机器人位姿矩阵Twe(t)和基于RGBD深度传感器定位得到的位姿矩阵Twv(t)计算变换矩阵,并令机器人当前位姿矩阵为Twv(t),如果不成功则通过变换矩阵对Twe(t)进行定位误差矫正,得到机器人当前位姿矩阵。本发明基于RGBD深度传感器定位对编码器定位误差进行矫正,提高机器人定位精度和鲁棒性。
技术领域
本发明属于机器人定位技术领域,更为具体地讲,涉及一种融合RGBD深度传感器与编码器的机器人定位方法。
背景技术
机器人定位技术是机器人导航领域中关键技术,根据所用传感器的不同,可将定位技术分为两大类,一种是传统定位,比如利用编码器、激光雷达、WiFi、蓝牙等定位方法,另一种是视觉定位,比如单目视觉定位,双目视觉定位以及基于RGBD相机定位。
传统定位算法目前已经比较成熟,其中基于编码器的定位算法是一种自主定位,在比较平坦的地面定位精度较高,一旦机器人发生滑动,这种定位会出现较大误差,而且无法消除定位累积误差。基于激光雷达定位鲁棒性很高,目前在室外定位精度很差,而且计算量很大,传感器成本也较高。另外,基于WiFi或者蓝牙定位精度很低,误差在1m左右。
视觉定位是目前比较流行的机器人定位方法,近年来也出现了不少优秀的即时定位和建图(SLAM)系统,比如ORB-SLAM,LSD-SLAM,ELASTICFUSION等,这些基于视觉的定位系统都是大同小异,主要还是提取图像特征,然后特征匹配,接着利用BA、ICP等算法把机器人位姿矩阵求出来,最后做闭环检测,减少累计误差。这种基于视觉的定位方法对场景要求比较严,当场景中的特征比较少,或者出现动态物体时,定位误差比较大。
就目前的定位技术而言,无论是传统定位还是视觉定位,定位精度或鲁棒性都比较差,很难在实际环境中使用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种融合RGBD深度传感器与编码器的机器人定位方法,基于RGBD深度传感器定位对编码器定位误差进行矫正,提高机器人定位精度和鲁棒性。
为实现上述发明目的,本发明融合RGBD深度传感器与编码器的机器人定位方法包括以下步骤:
S1:在机器人运动区域内,确定机器人起点位置,将起点位置作为原点建立世界坐标系,然后在起点及关键位置选择或配置路标,令机器人运动至路标附近时采集路标图像,并记录下对应的位置坐标Tm,m=1,2,…,M,M表示路标数量,从而建立得到路标数据库;
S2:机器人从起点位置开始运动,运动过程中基于编码器定位得到机器人当前位置坐标P(t)=(P(t)x P(t)y P(t)θ)T,并将位置坐标P(t)转换得到位姿矩阵Twe(t);
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