[发明专利]一种定位方法、装置及机器人

说明书

本发明实施例公开了一种定位方法、装置及机器人，所述方法在基于以自适应定位算法具有更高置信度的方式确定目标的预测目标位置后，获取所述目标的上一时刻目标位置，响应于所述预测目标位置和所述上一时刻目标位置间的距离差大于跳变阈值，基于以里程计数据具有更高置信度的方式确定所述目标的当前时刻目标位置，通过所述方法可以在检测出定位丢失问题时，及时更正错误的定位信息，以提高定位的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及定位技术领域，具体涉及一种定位方法、装置及机器人。

背景技术

机器人定位算法的准确性和可靠性是机器人实现无人配送的关键，现有的定位算法一般是基于粒子滤波方法的自适应蒙特卡洛定位算法，现有算法在高噪声场景中容易出现定位丢失问题，从而导致机器人任务失败乃至出现安全隐患。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提供了一种定位方法、装置及机器人，以提高定位的准确性和可靠性。

第一方面，本发明实施例提供一种定位方法，所述方法包括：

基于以自适应定位算法具有更高置信度的方式确定目标的预测目标位置；

获取所述目标的上一时刻目标位置；

响应于所述预测目标位置和所述上一时刻目标位置间的距离差大于跳变阈值，基于以里程计数据具有更高置信度的方式确定所述目标的当前时刻目标位置。

进一步地，所述自适应定位算法为自适应蒙特卡洛定位算法。

进一步地，所述基于以自适应蒙特卡洛定位算法具有更高置信度的方式确定目标的预测目标位置包括：

以第一方式确定所述目标的第一预测目标位置；

以第二方式确定所述目标的第二预测目标位置；

根据所述第一预测目标位置和所述第二预测目标位置，确定所述目标的预测目标位置；

其中，所述第一方式为基于自适应蒙特卡洛定位算法的定位方式，所述第二方式为基于里程计数据的定位方式。

进一步地，所述根据所述第一预测目标位置和所述第二预测目标位置，确定所述目标的预测目标位置包括：

以所述第一预测目标位置具有更高置信度的方式确定所述目标的预测目标位置。

进一步地，所述以第一方式确定所述目标的第一预测目标位置包括：

初始化粒子，并以迭代的方式执行如下步骤，直到确定所述第一预测目标位置：

基于与所述目标对应的状态转移方程，确定各粒子的预测粒子位置；

根据所述各粒子的预测粒子位置，分别确定各粒子的权重；

根据所述各粒子的权重，重新生成粒子。

进一步地，所述初始化粒子包括：

在目标地图上以均匀分布的方式生成预定数量的粒子，所述目标地图为所述目标当前所处地点的二维地图。

进一步地，所述根据所述各粒子的预测粒子位置，分别确定各粒子的权重包括：

获取所述目标周围的第一障碍信息；

确定所述各粒子在对应预测粒子位置的第二障碍信息；

根据所述第一障碍信息和所述多个第二障碍信息，确定所述各粒子的权重。

进一步地，所述根据所述第一障碍信息和所述多个第二障碍信息，确定所述各粒子的权重包括：

将所述第一障碍信息和各所述第二障碍信息进行匹配，根据匹配程度确定对应粒子的权重。