[发明专利]一种长廊场景下的定位方法、装置、介质及机器人

说明书

本发明提供了一种长廊场景下的定位方法，S1，检测到机器人行走到长廊起点A；S2，获取轮式里程计定位odom_L，在当时获取当前激光扫描帧；S3，获取当前激光扫描帧对应的SC描述子SC_current；S4，获取机器人构建的长廊场景的点云地图中长廊终点B的激光扫描帧对应的SC描述子SC_B；当前SC_B与SC_current向量差一范数小于第一阈值时，执行步骤S5；否则执行步骤S2；S5，以Scan_B作为源点云，当前帧Scan_current作为目标点云，利用ICP方法将目标点云配准到源点云，如果ICP配准后的得分小于第二阈值，以B点在点云地图中的位置当作机器人当前在点云地图中的位置。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体来说，涉及一种长廊场景下的定位方法、装置、介质及机器人。

背景技术

巡逻机器人需要在工作场景内进行自主巡逻，需要预先通过激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术对工作场景构建3D点云地图。通过激光扫描轮廓与点云地图进行实时配准输出机器人定位，然而在面对非常长的类似走廊的场景下，机器人即使在前进，激光扫描轮廓也“基本不变”(参考图1-2)，这就导致巡逻机器人在通过长走廊场景容易定位丢失。

现有解决移动机器人在长廊下定位的方法主要包括：

1.加装GPS定位设备，GPS主要根据接收卫星信号进行定位，但是在某些条件下，比如城市中林立的高楼大厦就会造成信号遮挡，GPS信号的度量误差可以达到10m级，达到实时定位的要求。但加装GPS定位设备会增加机器人成本，另外GPS容易受遮挡。

2.在长廊两边贴“反光板”，因为“反光板”在激光扫描下能明显分辨出来，只要张贴的数量足够，巡逻机器人可以实时根据扫描到的“反光板”进行实时定位。这种方式需要要求长廊有条件张贴反光板。

本文提供的背景描述用于总体上呈现本公开的上下文的目的。除非本文另外指示，在该章节中描述的资料不是该申请的权利要求的现有技术并且不要通过包括在该章节内来承认其成为现有技术。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出了一种长廊场景下的定位方法，其包括如下步骤：

S1，检测到机器人行走到长廊起点A；

S2，获取轮式里程计定位odom_L，在当时获取当前激光扫描帧Scan_current其中L为长廊的长度，为轮式里程计的累积误差，其中

S3，获取当前激光扫描帧Scan_current对应的SC描述子SC_current；

S4，获取机器人构建的长廊场景的点云地图map中长廊终点B的激光扫描帧Scan_B对应的SC描述子SC_B；当前SC_B与SC_current向量差一范数小于第一阈值时，则认为机器人到达长廊终点B，执行步骤S5；否则执行步骤S2；

S5，以Scan_B作为源点云，当前帧Scan_current作为目标点云，利用ICP方法将目标点云配准到源点云，如果ICP配准后的得分小于第二阈值，则认为机器人来到长走廊终点B，以B点在点云地图中的位置当作机器人当前在点云地图中的位置。

具体的，步骤S1还包括：

S10，获取机器人构建的长廊场景的点云地图map；其中长廊场景的点云地图map框选出长廊起点A与长廊终点B；

S20，使用激光轮廓与点云地图匹配定位判断机器人是否行走到长廊起点A。

具体的，步骤S1还包括：

S10，获取机器人构建的长廊场景的点云地图map；其中长廊场景的点云地图map框选出长廊起点A与长廊终点B；