[发明专利]机器人定位方法及设备

说明书

本发明的目的是提供一种机器人定位方法及设备，本发明通过构建栅格地图的同时构建特征点地图，所述特征点地图中包含了从激光雷达数据的关键帧提取的特征点的位置以及特征点的描述子，后续可以根据所述特征点地图，精确求解出所述机器人当前在所述栅格地图中的全局位姿信息。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种机器人定位方法及设备。

背景技术

目前，各类机器人层出不穷，自主定位与导航是其关键技术。对于基于激光的自主定位机器人，怎么样全局定位出机器人的位姿是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种机器人定位方法及设备。

根据本发明的一个方面，提供了一种机器人定位方法，该方法包括：

根据机器人采集的激光雷达数据、里程计数据和惯性测量单元数据，确定所述机器人所在环境的当前位姿；

根据所述机器人的当前位姿，构建所述机器人所在环境的栅格地图；

根据所述机器人所在环境的当前位姿和栅格地图，构建所述机器人所在环境的特征点地图，其中，所述特征点地图包括从所述激光雷达数据的关键帧提取的特征点的位置以及特征点的描述子；

根据所述特征点地图，求解出所述机器人当前在所述栅格地图中的位姿信息。

进一步的，上述方法中，根据所述机器人的当前位姿，构建所述机器人所在环境的栅格地图，包括：

根据所述机器人的当前位姿，并基于激光SLAM技术构建所述机器人所在环境的栅格地图。

进一步的，上述方法中，根据所述特征点地图，求解出所述机器人当前在所述栅格地图中的位姿信息，包括：

通过特征匹配的方法，获取机器人采集的当前激光雷达数据的特征点与所述特征点地图中相匹配的特征点；

通过NDT算法，获取所述相匹配的特征点的位姿；

以所述相匹配的特征点的位姿作为初始位姿，将所述初始位姿和栅格地图输入到MCL算法中，以求解出所述机器人当前在所述栅格地图中的位姿信息。

进一步的，上述方法中，根据所述机器人所在环境的当前位姿和栅格地图，构建所述机器人所在环境的特征点地图，包括：

提取所述激光雷达数据的关键帧中的特征点的位置，并计算所述特征点的描述子；

根据所述机器人所在环境的当前位姿和栅格地图，将所述特征点的位置以及特征点的描述子追加到特征点地图中。

根据本发明的另一方面，还提供了一种机器人定位设备，该设备包括：：

第一装置，用于根据机器人采集的激光雷达数据、里程计数据和惯性测量单元数据，确定所述机器人所在环境的当前位姿；

第二装置，用于根据所述机器人的当前位姿，构建所述机器人所在环境的栅格地图；

第三装置，用于根据所述机器人所在环境的当前位姿和栅格地图，构建所述机器人所在环境的特征点地图，其中，所述特征点地图包括从所述激光雷达数据的关键帧提取的特征点的位置以及特征点的描述子；

第四装置，用于根据所述特征点地图，求解出所述机器人当前在所述栅格地图中的位姿信息。

进一步的，上述设备中，所述第二装置，用于根据所述机器人的当前位姿，并基于激光SLAM技术构建所述机器人所在环境的栅格地图。