[发明专利]一种多信息融合的伙伴机器人相对定位方法

说明书

本发明公开了一种多信息融合的伙伴机器人相对定位方法。为了克服单一的伙伴机器人定位技术都存在各自的弊端的问题；本发明包括以下步骤：S1：当前机器人使用毫米波雷达探测周围环境，获得反射信号形成的点云；S2：当前机器人通过UWB与伙伴机器人进行通信测距，获得伙伴机器人的实名测距结果；S3：当前机器人与伙伴机器人通过航位推算，分别获得各自的当前位置，当前机器人接收伙伴机器人的当前位置信息，获得两者相对位置的估计结果；S4：当前机器人根据同一时间的点云、实名测距结果和相对位置估计结果获得伙伴机器人的相对位置。通过将毫米波雷达和UWB结合，实现伙伴机器人之间点对点的定位，并且可以降低干扰物的影响。

技术领域

本发明涉及一种机器人定位领域，尤其涉及一种基于毫米波雷达和UWB结合的伙伴机器人相对定位方法。

背景技术

多机器人系统中，机器人之间的相对定位是实现多机器人协同作业的基础。超宽带(Ultra Wide Band，UWB)技术作为一种高精度定位技术，也在多机器人相对定位中得到广泛应用。

基于UWB的伙伴定位方法通常利用了UWB系统可以完成点对点的精确测距这一特性，对于二维空间，当系统中存在4台机器人时，借助UWB测距，就可以确定机器人之间的相对距离。基于这一原理，衍生出了TOF，TDOA等多种定位方法。但是这些方法都必须保证系统中4台以上机器人可以完成两两相互测距，如果部分机器人之间由于距离太远或者存在遮挡而无法完成测距时，算法失效。类似的方法包括在环境中部署UWB基站以辅助定位等。

例如，一种在中国专利文献上公开的“一种融合里程计与UWB的多机器人协作定位方法”，其公告号CN112833876B，，包括以下步骤：S1：利用里程计和UWB数据采集模块分别采集机器人的位姿信息和多组UWB节点之间的距离信息；S2：基于采集的多组UWB节点之间距离信息，通过非线性优化算法实现多机器人协作定位；S3：基于非线性优化后的多机器人定位信息，融合机器人里程计提供的信息，构建位姿图，并进行优化，实现多机器人协作的精确定位。

基于航位推算的方法是伙伴机器人之间相对定位的另外一种方法，这种方法的思路是首先通过初始化，确定两台机器人的初始相对位置，然后通过航位推算估计各机器人的运动量，最终更新机器人之间的相对位置。这类方法需要面对的挑战是航位推算所用的IMU存在累计误差，随着时间的推移，误差会逐渐变大。

基于探测的方法是伙伴机器人相对定位的另外一种方法，例如使用微波雷达、激光雷达、机器视觉等方法，从环境中主动识别出伙伴机器人，并确定伙伴机器人的相对位置。但是这种方法存在的问题是容易把环境中的干扰目标误认为是伙伴机器人，以及无法区分不同的伙伴机器人。

单一的伙伴机器人定位技术都存在各自的弊端，传统上使用UWB进行伙伴机器人定位需要4个以上机器人能够相互感知才能完成，而依赖微波雷达等基于主动探测的相对定位技术难以区分伙伴机器人和干扰物。

发明内容

本发明主要解决现有技术单一的伙伴机器人定位技术都存在各自的弊端的问题；提供一种多信息融合的伙伴机器人相对定位方法，通过将毫米波雷达和UWB结合，实现伙伴机器人之间点对点的定位，并且可以降低干扰物的影响。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种多信息融合的伙伴机器人相对定位方法，包括以下步骤：

S1：当前机器人使用毫米波雷达探测周围环境，获得反射信号形成的点云；

S2：当前机器人通过UWB与伙伴机器人进行通信测距，获得伙伴机器人的实名测距结果；

S3：当前机器人与伙伴机器人通过航位推算，分别获得各自的当前位置，当前机器人接收伙伴机器人的当前位置信息，获得两者相对位置的估计结果；

S4：当前机器人根据同一时间的点云、实名测距结果和相对位置估计结果获得伙伴机器人的相对位置。