服务机器人多飞行时间传感器的融合方法技术

技术编号:13736683 阅读:74 留言:0更新日期:2016-09-22 05:05
本发明专利技术提供一种服务机器人多飞行时间传感器的融合方法,包括:步骤1,获取机器人的位置缓存o={pos,t};步骤2,获取传感器检测到的障碍物数据z={d,r,var,t,h};步骤3,将障碍物数据转换到机器人坐标系;步骤4,根据机器人的位置缓存,将障碍物数据中的障碍物距离d转换到机器人坐标系下;步骤5,将已经变换到机器人坐标系下的障碍物数据进行转换,形成的栅格;步骤6,对转换后的障碍物数据做阈值处理,高于阈值的判定为障碍物。本发明专利技术具有以下优点:一种统一的融合框架,适用于所有ToF传感器2)由于通过高斯模糊和不同传感器的不确定性融合,提高了最终障碍物测量的确定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机械领域,具体说是一种服务机器人多飞行时间传感器的融合方法
技术介绍
移动服务机器人为了能在动态不确定环境中实现自主导航任务,需要使用基于飞行时间(ToF)的传感器实时检测周围的障碍物。目前大多数服务机器人直接采用扇面激光雷达,或利用人工规则简单融合超声传感器。为简化后期机器人行为规划层的处理逻辑,这里提出一种通用的传感器融合技术用于融合多种ToF传感器。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷,本专利技术目的在于提供一种提高融合后障碍物测量的确定性的服务机器人多飞行时间传感器的融合方法。为解决上述技术问题,本专利技术提供一种服务机器人多飞行时间传感器的融合方法,包括:步骤1,获取机器人的位置缓存o={pos,t

【技术保护点】
一种服务机器人多飞行时间传感器的融合方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,获取机器人的位置缓存o={pos,t};其中,pos为机器人在全局坐标中的位置和旋转,t为获得该位置的时间;步骤2,获取传感器检测到的障碍物数据z={d,r,var,t,h};其中,d为检测到的障碍物距离,r为相对于机器人朝向的角度,var为距离测量的不确定性,t为测量障碍物的时间,h表示障碍物的高度;步骤3,将障碍物数据转换到机器人坐标系,其中,机器人坐标系是以机器人的中心为原点,以机器人的朝向为X轴,Y轴垂直于X轴,Z轴垂直于X轴和Y轴所在平面,X轴和Y轴所在平面与地面平行;步骤4,根据机器人的位置缓存,将障碍物数据中的障碍物距离d转换到机器人坐标系下;P1=inv(T1)*T0*p其中,p表示传感器获取障碍物数据时机器人的位置,P1为转换到机器人坐标系后的位置,inv(T1)表示T1的反变换矩阵,T0为p对应的齐次变换矩阵为,T1为P1对应的齐次变换矩阵;步骤5,将已经变换到机器人坐标系下的障碍物数据进行转换,形成的栅格;步骤6,对转换后的障碍物数据做阈值处理,高于阈值的判定为障碍物。

【技术特征摘要】
1.一种服务机器人多飞行时间传感器的融合方法,其特征在于,...

【专利技术属性】
技术研发人员:潘晶冯义兴沈满苏至钒刘亮许涛
申请(专利权)人:上海钛米机器人科技有限公司
类型:发明
国别省市:上海;31

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