[发明专利]定位方法、路径确定方法、装置、机器人及存储介质有效
| 申请号: | 201910915168.8 | 申请日: | 2019-09-26 |
| 公开(公告)号: | CN110530372B | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
| 发明(设计)人: | 刘春晓;梁煜;石建萍;梁浩賢;林晓慧 | 申请(专利权)人: | 上海商汤智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20;G01S17/06 |
| 代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址: | 200233 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 定位 方法 路径 确定 装置 机器人 存储 介质 | ||
1.一种定位方法,其特征在于,包括:
通过定位部件确定机器人的第一位置信息;
通过摄像头采集图像;
根据所述图像,确定所述机器人的第二位置信息;
融合所述第一位置信息和所述第二位置信息,得到所述机器人的定位信息;
根据所述图像确定所述机器人的第一路线;
根据地图和所述机器人的定位信息确定所述机器人的第二路线;
根据所述第一路线和所述第二路线确定所述机器人的行驶路径;
所述根据所述图像确定所述机器人的第一路线包括:
识别所述图像中所述机器人所在道路对应的第一道路边线;
根据地图和所述机器人的定位信息,确定所述机器人转弯后道路的第二道路边线;
根据所述第一道路边线和所述第二道路边线,确定所述机器人转弯后道路的入口位置和入口方向;
根据所述入口位置、所述入口方向以及所述机器人的定位信息和方向,计算转弯曲线,得到所述机器人的第一路线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述定位部件包括激光雷达,所述通过定位部件确定所述机器人的第一位置信息包括:
通过所述激光雷达采集定位数据;
根据点云定位地图和所述定位数据,确定所述机器人的第一位置信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像,确定所述机器人的第二位置信息包括:
确定所述机器人与所述图像中标志性物体之间的相对位置;
根据所述标志性物体和所述相对位置确定所述机器人的第二位置信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述机器人与所述图像中标志性物体之间的相对位置包括:
检测所述图像中的标志性物体;
根据所述摄像头的仿射变换矩阵,确定所述机器人与所述标志性物体之间的相对位置。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述标志性物体和所述相对位置确定所述机器人的第二位置信息包括:
根据所述第一位置信息、地图、所述标志性物体和所述相对位置确定所述机器人的第二位置信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一位置信息、地图、所述标志性物体和所述相对位置确定所述机器人的第二位置信息包括:
将所述第一位置信息转换为在所述地图中的位置,得到所述机器人的初始位置信息;
识别所述图像中所述机器人所在道路的道路边线;
根据所述识别的道路边线修正所述初始位置信息的横向信息,以及根据所述相对位置修正所述初始位置信息中的纵向信息,得到所述机器人的第二位置信息;
其中,纵向信息为所述初始位置信息在道路边线所在方向上的位置信息,所述横向信息为所述初始位置信息在与道路边线垂直的方向上的位置信息。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一位置信息和所述第二位置信息,得到所述机器人的定位信息包括:
将所述第一位置信息和所述第二位置信息进行融合,得到融合定位信息以及所述融合定位信息的置信度;
在所述置信度大于阈值的情况下,确定所述融合定位信息为所述机器人的定位信息。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述图像确定所述机器人的第一路线包括:
识别所述图像中所述机器人所在道路对应的两条道路边线;
计算所述两条道路边线的中线;
对所述中线进行曲线平滑处理,得到所述机器人的第一路线。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据地图和所述机器人的定位信息确定所述机器人的第二路线包括:
从地图中查询所述机器人的定位信息对应道路的中线,得到所述机器人的第二路线。
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