[发明专利]一种机器人定位方法及设备

权利要求书

1.一种机器人定位方法，其特征在于，该方法包括：

获取激光点云数据，并结合里程计信息估计当前位姿；

根据获取的激光点云数据和当前占据栅格地图，确定存在新增激光点云数据时，从所述激光点云数据中去除新增激光点云数据得到有效激光点云数据，所述新增激光点云数据为由当前占据栅格地图上标定的障碍物之外的物体产生的激光点云数据，所述占据栅格地图用于标定当前环境对应的栅格位置是否有障碍物；

利用有效激光点云数据基于当前占据栅格地图对当前位姿进行校正；

其中，确定存在新增激光点云数据，包括：

确定所述激光点云数据在当前占据栅格地图上映射的占据位置；

根据所述占据位置与当前占据栅格地图上最近障碍物的距离，在其中一个距离大于预设阈值时，确定存在新增激光点云数据；

确定多次在同一占据位置检测到新增激光点云数据时，确定占据栅格地图满足地图更新条件，对所述占据栅格地图进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取激光点云数据，并结合里程计信息估计当前位姿，包括：

采用自适应蒙特卡洛定位AMCL算法，基于里程计信息以及所述获取的激光点云数据，根据前一时刻位姿估计当前时刻位姿。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述激光点云数据在当前占据栅格地图上映射的占据位置之后，还包括：

基于当前位姿和当前占据栅格地图，确定当前占据栅格地图上标定障碍物在激光坐标系下对应的虚拟点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定当前占据栅格地图上标定障碍物在激光坐标系下对应的虚拟点云数据之后，还包括：

将虚拟点云数据和获取的激光点云数据转换到世界坐标系下并比对；

检测到虚拟点云数据存在多余的虚拟点云数据时，确定获取的激光点云数据缺少激光点云数据；

从所述虚拟点云数据中去除多余的虚拟点云数据得到对应的虚拟点云数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，利用有效激光点云数据基于当前占据栅格地图对当前位姿进行校正，包括：

利用有效激光点云及当前占据栅格地图得到第一估计位姿，利用对应的虚拟点云数据及当前占据栅格地图得到第二估计位姿；

将有效激光点云数据及对应的虚拟点云数据，转换到机器人坐标系下进行PL-ICP匹配，得到所述第一估计位姿与第二估计位姿的相对校正关系；

根据所述第一估计位姿与第二估计位姿的相对校正关系对当前位姿进行校正。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

确定多次在同一占据位置检测到多余虚拟点云数据时，确定占据栅格地图满足地图更新条件，对所述占据栅格地图进行更新。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用获取的有效激光点云数据生成占据栅格地图，包括：

确定多次在同一占据位置检测到新增激光点云数据时，增加新增激光点云数据所在占据位置为障碍物的概率值。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用获取的有效激光点云数据生成占据栅格地图，包括：

确定多次在同一占据位置检测到多余虚拟激光点云数据时，减少多余虚拟激光点云数据所在占据位置为障碍物的概率值。

9.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，获取激光点云数据时，还包括：

确定初始时刻获取激光点云数据时，基于同步定位与建图SLAM算法确定检测到反光板时机器人初始时刻在世界坐标系下的位置；

根据从反光板反射回来的激光点云数据，确定所述反光板在机器人坐标系下的位置；

利用所述机器人在世界坐标系下的位置，初始标定所述反光板在世界坐标系下的位置。