[发明专利]传感器融合定位方法、系统、可读存储介质及计算机设备

说明书

本发明提供传感器融合定位方法、系统、可读存储介质及计算机设备，方法包括：分别获取视觉传感器和激光传感器的地图数据，并将两地图数据进行时间同步处理及运动轨迹记录，得到稀疏特征点地图和二维码占据栅格地图；根据变换关系将稀疏特征点地图匹配至二维码占据栅格地图得到复合地图；获取视觉传感器确定的机器人的初始位姿及获取里程计的位姿数据；将初始位姿作为激光传感器的初始值，计算出定位结果，判断定位结果与里程计的位姿数据的偏差或定位结果的协方差矩阵是否大于预设阈值；若定位结果与里程计的位姿数据的偏差或定位结果的协方差矩阵小于或等于预设阈值，根据定位结果为机器人规划路径，使机器人根据规划的路径移动到指定位置。

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，特别涉及一种传感器融合定位方法、系统、可读存储介质及计算机设备。

背景技术

随着科技的飞速发展和人们生活水平的提高，智能化设备已经渐渐融入到我们的生活中，移动机器人作为一种被广泛适用的智能化设备，通常具有承重、环境识别、自主导航、避障等功能，以其功能灵活、运行稳定、高度智能化等方面的优势，因此被广泛应用于智能制造、物流分拣、仓库存储、港口运输等行业。为生产运输过程带来了巨大的便利，具有良好的应用和发展前景。

在移动机器人的导航定位功能中，通常只采用激光传感器或视觉传感器来进行定位，而在导航定位技术中，激光传感器仅采集得到二维平面的距离信息，能够代表环境的信息有限，基于激光传感器的定位算法在全局定位时容易出现误匹配或者全局搜索时间过长，仅适合做帧间匹配。而视觉传感器能采集丰富的环境信息，使用视觉词袋模型能够更加快速准确的检测闭环，适合做全局的匹配定位，但基于视觉的定位算法所形成的特征点地图不适合路径规划。

现有的视觉传感器和激光传感器生成的地图形式不同，激光传感器建立的是占据栅格地图，视觉传感器建立的是特征点地图，两种地图形式不同，坐标系也不相同，导致不能有效的融合两种数据，用以提高定位精度。视觉传感器定位和激光传感器定位两种传感器缺少有效对接，一般隔离开使用，无法形成有效的定位数据。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种传感器融合定位方法、系统、可读存储介质及计算机设备，以至少解决上述相关技术中的不足。

本发明提出一种传感器融合定位方法，所述传感器设于机器人上，所述传感器至少包括视觉传感器以及激光传感器，所述传感器融合定位方法包括：

分别获取所述视觉传感器和所述激光传感器的地图数据，并将两所述地图数据在时间上进行同步处理及运动轨迹记录，得到稀疏特征点地图和二维码占据栅格地图；

根据变换关系将所述稀疏特征点地图匹配至所述二维码占据栅格地图，得到复合地图；

获取所述视觉传感器根据所述复合地图所确定的所述机器人的初始位姿以及获取里程计的位姿数据；

将所述初始位姿作为所述激光传感器的初始值，并根据所述激光传感器的激光定位算法计算出定位结果，判断所述定位结果与所述里程计的位姿数据的偏差或所述定位结果的协方差矩阵是否大于预设阈值；

若所述定位结果与所述里程计的位姿数据的偏差或所述定位结果的协方差矩阵小于或等于所述预设阈值，则根据所述定位结果为所述机器人规划路径，以使所述机器人根据规划的路径移动到指定位置。

另外，根据本发明上述提供的传感器融合定位方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步的，所述判断所述定位结果与所述里程计的位姿数据的偏差或所述定位结果的协方差矩阵是否大于预设阈值的步骤之后，所述方法还包括：

若所述定位结果与所述里程计的位姿数据的偏差或所述定位结果的协方差矩阵大于所述预设阈值，则控制所述机器人移动至恢复点；

返回执行上述获取所述视觉传感器根据所述复合地图所确定的所述机器人的初始位姿以及获取里程计的位姿数据的步骤。