[发明专利]一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式及系统在审
申请号: | 201910235935.0 | 申请日: | 2019-03-27 |
公开(公告)号: | CN109900266A | 公开(公告)日: | 2019-06-18 |
发明(设计)人: | 周泽华 | 申请(专利权)人: | 小驴机器人(武汉)有限公司 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C21/20;G05D1/02 |
代理公司: | 武汉维创品智专利代理事务所(特殊普通合伙) 42239 | 代理人: | 余丽霞 |
地址: | 430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 仓储 机器人 纠偏 摄像头 定位方式 激光雷达 快速识别 坐标点 预设 惯性传感器 机器人控制 深度摄像头 室内定位 改进型 运行时 构建 算法 搭配 返回 纠正 | ||
1.一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式,其特征在于:
包括以下步骤:
S1,基于仓储机器人的运行,使用RGB-D摄像头和IMU数据构建地图和建立坐标系,并预设坐标点;
S2,当所述仓储机器人在预设坐标点之间运行时,通过惯性传感器返回的数据对所述仓储机器人进行实时的纠偏;
S3,当所述的仓储机器人运行到预设坐标点时,通过改进的Hector室内定位算法结合惯性传感器纠偏产生的累积误差进行再次纠偏。
2.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式,其特征在于:所述步骤S1具体包括:
S11,使用改进型hector算法在室内区域用RGB-D摄像头扫描室内场景构图,并实时结合IMU数据进行纠正;
S12,建立横轴为x,纵轴为y的平面直角坐标系;
S13,以预设距离划分所述x轴和y轴并建立坐标网格;
S14,将所述网格的交点设置为预设坐标点。
3.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式,其特征在于:所述步骤S2具体包括:
S21,每隔预设间隔时间采集装配于仓储机器人的IMU数据;
S22,将采集到的数据进行PROSAC外点剔除与位姿估计,运用改进ICP算法完成精确配准,获得相对于预设路径的位移和偏差;
S23,根据得到的位移偏差和角度的偏差通过PID控制算法对所述仓储机器人进行进行实时纠偏。
4.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式,其特征在于:所述步骤S3具体包括:
S31,当所述仓储机器人运行到预设坐标点时,读取此时刻仓储机器人RGB-D摄像头、电机编码器和IMU的输出数据;
S32,对所述RGB-D摄像头,电机编码器和IMU数据进行扩展卡尔曼滤波处理后,得出实现所述仓储机器人姿态和位置的纠偏数据;
S33,根据所述实现仓储机器人路径纠偏的数据再次纠偏。
5.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位方式,其特征在于:还包括步骤:
开始工作后,通过上位机向控制系统发送指令。
6.一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位系统,其特征在于:包括:
建立模块,用于建立基于仓储机器人运行地面的平面坐标系,并设置预设坐标点;
IMU纠偏模块,用于当所述仓储机器人在预设坐标点之间运行时,通过IMU返回的数据对所述仓储机器人进行实时的纠正;
同步构图与定位模块,用于当所述仓储机器人运行到预设坐标点时,通过改进的hector算法结合RGB-D产生的点云数据和惯性传感器纠偏产生的累积误差进行再次纠偏。
7.根据权利要求6所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位系统,其特征在于:所述建立模块具体包括:
坐标轴单元,用于在室内预设区域建立横轴为x轴,纵轴为y轴的平面直角坐标系;
划分坐标网格,用于设定距离和划分所述x轴和y轴;
设置单元,用于将所述坐标网格的交点设置为预设坐标点。
8.根据权利要求6所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位系统,其特征在于:所述IMU纠偏模块具体包括:
采集单元,用于每隔预设时间间隔采集设于所述仓储机器人的RGB-D摄像头和IMU数据;
处理单元,用于将所述输出数据经过卡尔曼滤波处理、误差补偿和仓储机器人姿态角解算获得所述仓储机器人与预设路径间的位移和角度的偏差;
纠偏单元,用于根据获得的所述位移和角度偏差通过PID控制算法对所述仓储机器人进行实时纠偏。
9.根据权利要求6所述的一种基于RGB-D和惯导的快速识别定位系统,其特征在于:还包括:
读取单元,用于当所述仓储机器人运行到预设坐标点时,读取设于所述仓储机器人的RGB-D摄像头,电机编码器和IMU的输出数据;
补偿单元,用于相互补偿所述RGB-D摄像头,电机编码器和IMU的输出数据后获得所述仓储机器人实际到达点相对于目标点的位移和角度偏差;
获取单元,用于将所述仓储机器人相对于目标点的位移和角度偏差经过互相补偿和卡尔曼滤波处理后,得出实现所述仓储机器人的路径纠偏数据;
再次纠偏单元,用于根据所述实现仓储机器人路径纠偏的数据再次纠偏。
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