[发明专利]充电方法、充电装置及机器人

说明书

本发明实施例提供了一种充电方法、充电装置及机器人，上述充电方法包括：在确定机器人与充电座之间满足目标位置关系的情况下，获取机器人对目标区域进行扫描所得到的点云数据；基于点云数据计算机器人相对于充电座的相对位姿；基于机器人的第一全局位姿以及相对位姿确定充电座的第二全局位姿；基于第二全局位姿控制机器人行驶至充电座的入口内，以使充电座为机器人充电。通过上述方案，解决了相关技术中存在的识别充电座的精度比较低且识别方式不通用的问题。

【技术领域】

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种充电方法、充电装置及机器人。

【背景技术】

随着科技的发展，各种智能家居层出不穷，用户的生活质量随着智能家居的出现不断提高，一些具备自主行驶能力的智能机器人(例如，扫地机)也应运而生，智能机器人的出现，极大地解放了用户的双手，提高了用户的生活质量。

目前，智能机器人具备自主回充能力，在相关技术中，机器人的自主回充主要有如下两种实现方式：

一是在充电座上安装红外发射管，在机器人机身上安装红外接收管，通过红外引导回充，但是该方法容易受室内荧光灯、接收管窗口的灰尘影响，可能会导致机器人无法找到基站；

二是为充电座设置特定的凹凸结构，或增加不同强度的反光贴，使用探测传感器扫描上述结构，进而进行扫描结构和预设结构的数据匹配，该方法可提高识别准确度，但是该方法对结构要求较高，且凹凸结构可能会导致污垢残留，反光贴耗材易损导致特征弱化等缺点。

由此可知，相关技术中的自主回充方式会存在识别充电座的精度比较低且识别方式不通用的问题。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

【发明内容】

本发明实施例提供了一种充电方法、充电装置及机器人，以至少解决相关技术中存在的识别充电座的精度比较低且识别方式不通用的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种充电方法，包括：在确定机器人与充电座之间满足目标位置关系的情况下，获取所述机器人对目标区域进行扫描所得到的点云数据；基于所述点云数据计算所述机器人相对于所述充电座的相对位姿；基于所述机器人的第一全局位姿以及所述相对位姿确定所述充电座的第二全局位姿；基于所述第二全局位姿控制所述机器人行驶至所述充电座的入口内，以使所述充电座为所述机器人充电。

在一个示例性实施例中，基于所述点云数据计算所述机器人相对于所述充电座的相对位姿包括：基于所述点云数据中包括的各采样点的信息以及预先确定的所述充电座的结构信息确定所述充电座的轮廓点阵图；以所述充电座上的目标点为原点并基于所述轮廓点阵图确定所述充电座的模板点云；从所述点云数据中包括的多帧点云数据中选取预定数量的目标帧点云数据，对所述预定数量的目标帧点云数据进行拼帧，以得到拼帧点云；基于所述模板点云和所述拼帧点云确定所述机器人相对于所述充电座的相对位姿；其中，所述点云数据中包括所述机器人在旋转第三角度的过程中所采集到的所述多帧点云数据。

在一个示例性实施例中，从所述点云数据中包括的多帧点云数据中选取预定数量的目标帧点云数据包括：将所述点云数据中包括的多帧点云数据中的最后所述预定数量的帧点云数据确定为所述目标帧点云数据；按照预定选取间隔从所述点云数据中包括的多帧点云数据中选取所述目标帧点云数据。

在一个示例性实施例中，对所述预定数量的目标帧点云数据进行拼帧，以得到拼帧点云包括：以所述目标帧点云数据中包括的最后一帧点云数据作为基准帧点云数据，将所述目标帧点云数据中包括的其他帧点云数据与所述基准帧点云数据的全局位姿差作为先验，使用最近邻迭代算法进行匹配操作，以得到所述拼帧点云。

在一个示例性实施例中，基于所述模板点云和所述拼帧点云确定所述机器人相对于所述充电座的相对位姿包括：使用最近邻迭代算法计算所述拼帧点云和所述模板点云的相对位置；将所述拼帧点云和所述模板点云的相对位置确定为所述机器人和所述充电座的相对位姿。