[发明专利]一种机器人的定位方法、装置和电子设备在审

专利信息
申请号: 202010588013.0 申请日: 2020-06-24
公开(公告)号: CN111895989A 公开(公告)日: 2020-11-06
发明(设计)人: 彭建建;林辉;卢维;殷俊 申请(专利权)人: 浙江大华技术股份有限公司
主分类号: G01C21/00 分类号: G01C21/00;G01C21/20;G01S17/86
代理公司: 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 代理人: 陈涵
地址: 310016 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 定位 方法 装置 电子设备
【说明书】:

本申请涉及一种机器人的定位方法、装置和电子设备,其中,该机器人的定位方法包括:相比于相关技术,本申请实施例提供的机器人的定位方法,通过获取机器人的激光点云和栅格地图,将激光点云与栅格地图匹配确定第一残差项;根据激光点云确定反光柱的检测位置,将检测位置与反光柱的标定位置匹配确定第二残差项;利用非线性优化确定第一残差项和第二残差项的最值,根据最值确定激光设备的帧位姿,根据帧位姿确定机器人的位姿,解决了基于滤波的方式将轮廓匹配的位姿与反光柱匹配位姿进行滤波融合,在观测信息或预测信息偏差较大时融合后得到的机器人位姿精度较低的问题,提高了机器人的定位精度。

技术领域

本申请涉及定位导航技术领域,特别是涉及一种机器人的定位方法、装置和电子设备。

背景技术

当前自动导引运输车蓬勃发展,物流机器人、导览机器人和家庭机器人等各类导引运输车在市面上涌现。在整个机器人系统中,导航技术是其最主要的核心技术之一,导航技术主要是通过传感器技术确定机器人的当前位姿信息,并根据目的地信息明确小车的导引角度、速度以及运行路线。

相关技术中,建图过程利用里程计测量值实时估计移动机器人位姿,导航过程通过轮廓与地图匹配计算机器人位姿,并选取反光板进行三角定位计算位姿,基于卡尔曼滤波将轮廓匹配获得的位姿与三角定位的位姿进行融合,得到优化后的机器人位姿,但是基于滤波的方式将轮廓匹配的位姿与反光柱匹配位姿进行滤波融合,在滤波器的观测信息或预测信息偏差较大时,融合后得到优化的机器人位姿精度较低。

目前针对相关技术中基于滤波的方式将轮廓匹配的位姿与反光柱匹配位姿进行滤波融合,在观测信息或预测信息偏差较大时,融合后得到的机器人位姿精度较低的问题,尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种机器人的定位方法、装置和电子设备,以至少解决相关技术中基于滤波的方式将轮廓匹配的位姿与反光柱匹配位姿进行滤波融合,在观测信息或预测信息偏差较大时融合后得到的机器人位姿精度较低的问题。

第一方面,本申请实施例提供了一种机器人的定位方法,所述方法包括:

获取机器人的激光点云和栅格地图,通过所述激光点云与所述栅格地图匹配确定第一残差项;其中,所述激光点云是由设于所述机器人上的激光设备获取,所述栅格地图是利用激光设备的数据构建的;

根据所述激光点云确定所述反光柱的检测位置,通过所述检测位置与所述反光柱的标定位置匹配确定第二残差项;

利用非线性优化分别确定所述第一残差项和所述第二残差项的最值,根据所述最值确定所述激光设备的帧位姿,根据所述帧位姿确定所述机器人的位姿。

在其中一些实施例中,所述将所述激光点云与所述栅格地图匹配确定第一残差项包括:

将所述激光点云按照预设的投影范围分为长期特征点云和短期特征点云,其中,所述长期特征点云为激光束投影在所述栅格地图的障碍物内所形成的点云,所述短期特征点云为激光束未投影在所述栅格地图的障碍物内所形成的点云;

通过所述长期特征点云与所述栅格地图匹配确定所述第一残差项。

在其中一些实施例中,所述将所述检测位置与所述反光柱的标定位置匹配确定第二残差项包括:

获取激光设备的初始位姿,根据所述初始位姿确定所述检测位置的圆心;

获取所述标定位置的圆心;

通过所述检测位置的圆心与所述标定位置的圆心匹配确定所述第二残差项。

在其中一些实施例中,所述获取所述标定位置的圆心包括:

将所述激光点云分簇处理,以确定所述反光柱的轮廓点云;

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