[发明专利]充电桩定位方法、装置、机器人和可读存储介质

权利要求书

1.一种充电桩定位方法，其特征在于，应用于机器人，包括：

在移动过程中，通过红外接收器实时接收来自充电桩中的红外发射器阵列发射的信号；

根据所述实时接收的信号，更新粒子群中每个粒子的位姿和占用概率，所述粒子群用于表示所述充电桩所在位置的概率分布；

通过激光雷达进行实时测量以得到雷达点云，并利用所述雷达点云对各个粒子进行占用概率更新，得到对应粒子的新占用概率；

若不存在所述新占用概率大于预设阈值，则根据所有的新占用概率的分布进行粒子重采样，并返回上述的实时接收信号步骤，直至得到新占用概率大于所述预设阈值的粒子，以作为所述充电桩的位置。

2.根据权利要求1所述的充电桩定位方法，其特征在于，所述根据所述实时接收的信号，更新粒子群中每个粒子的位姿和占用概率，包括：

根据所述实时接收的信号计算得到所述机器人在当前时刻的移动位置及旋转角度；

根据所述移动位置及旋转角度和上一时刻的粒子的位姿计算当前时刻所述粒子的位姿；

根据所述实时接收的信号，确定当前时刻所述机器人与所述红外发射器阵列之间的视场角重叠区域；

根据所述视场角重叠区域和所述红外接收器的反向测量模型，调整位姿更新后的各个粒子的占用概率。

3.根据权利要求2所述的充电桩定位方法，其特征在于，所述红外接收器的反向测量模型的构建，包括：

根据所述红外接收器的观测范围确定所述红外接收器的视场角；

若粒子位于所述视场角范围内，则将所述粒子的概率设置为第一占用概率值；

若粒子位于所述视场角范围外，则将所述粒子的概率设置为第一自由概率值，所述第一占用概率值大于所述第一自由概率值。

4.根据权利要求1所述的充电桩定位方法，其特征在于，所述利用所述雷达点云对各个粒子进行占用概率更新，包括：

根据所述雷达点云确定障碍物所在的区域；

根据所述障碍物所在的区域和所述激光雷达的反向测量模型，调整各个粒子的占用概率。

5.根据权利要求4所述的充电桩定位方法，其特征在于，所述激光雷达的反向测量模型的构建，包括：

将所述充电桩划分为基座区域和头部区域；

若粒子未位于所述头部区域或所述基座区域，则维持所述粒子当前的占用概率；

若粒子位于所述头部区域，则将所述粒子的概率设置为第二占用概率值；

若所述粒子位于所述基座区域，则将所述粒子的概率设置为第二自由概率值，所述第二占用概率值大于所述第二自由概率值。

6.根据权利要求1所述的充电桩定位方法，其特征在于，所述根据所有的新占用概率的分布进行粒子重采样，包括：

根据对应粒子的所述新占用概率确定对应粒子的权重，并对所有粒子的所述权重进行归一化处理，得到各个粒子的归一化权重分布；

按照所述归一化权重分布，从所述粒子集中选取出数量不变的多个粒子且使每个重新选取的粒子的权重相等，以得到新的粒子集。

7.一种充电桩定位装置，其特征在于，应用于机器人，包括：

红外接收模块，用于在移动过程中，通过红外接收器实时接收来自充电桩中的红外发射器阵列发射的信号；

第一更新模块，用于根据所述实时接收的信号，更新粒子群中每个粒子的位姿和占用概率，所述粒子群用于表示所述充电桩所在位置的概率分布；

点云获取模块，用于通过激光雷达进行实时测量以得到雷达点云；

第二更新模块，用于利用所述雷达点云对各个粒子进行占用概率更新，得到对应粒子的新占用概率；

重采样模块，用于若不存在所述新占用概率超过预设阈值，则根据所有的新占用概率的分布进行粒子重采样，并返回所述红外接收模块以执行实时接收信号的步骤，直至得到新占用概率大于所述预设阈值的粒子，以作为所述充电桩的位置。