一种机器人导航定位方法、系统及机器人技术方案

本申请公开了一种机器人导航定位方法，包括：采集机器人在预设视角范围内的深度画面；构建与深度画面对应的实时环境模型；通过对比实时环境模型与预设的基准环境模型，得到机器人当前的位姿信息。本申请首先采集实时的深度画面，然后构建与该深度画面对应的实时环境模型，通过对比实时环境模型与基准环境模型，可确定出机器人当前的位姿信息。相对于单线激光雷达和其他辅助传感器，现有用于探测深度画面信息的装置所需的硬件结构简单，成本较低，可见本申请在减少传感器和低成本的条件下实现了对机器人的定位。另外，本申请还可实现协助机器人规避障碍物的功能。相应的，本申请还公开了一种机器人导航定位系统以及包含上述系统的机器人。

Robot navigation positioning method, system and robot

The invention discloses a robot navigation methods, including: collecting robot in the preset depth picture angle range; constructing real-time environment model corresponding to the depth of the screen; the reference environmental model in real time environment model compared with the preset, get the robot pose information of current. This application first collects the depth of the screen in real time, and then build a real-time environment model corresponding to the depth of the screen, by comparing the real-time environment model and reference environmental model, it can determine the robot pose information of current. Compared with the single line laser radar and other auxiliary sensors, the existing hardware structure for device detection depth of the picture information required is simple, low cost, visible the application in reducing sensor and low cost are realized under the condition of the robot positioning. In addition, the application can also help the robot avoid obstacles. Accordingly, the invention also discloses a robot navigation positioning system and a robot containing the same.

【技术实现步骤摘要】
一种机器人导航定位方法、系统及机器人
本专利技术涉及机器人导航定位
，特别涉及一种机器人导航定位方法、系统及机器人。
技术介绍
随着科技的发展和生活水平的提高，越来越多工作可以由机器人来代替，在某些场合，需要机器人能够自身定位准确，避免碰撞障碍物。现有技术中，为了让机器人达到更加准确的定位，以避免碰撞障碍物，人们为机器人装配了单线激光雷达和其他一些辅助传感器，如超声波传感器和红外传感器等，但是单线激光雷达和其他辅助传感器的成本非常高，不利于机器人的普及。综上所述可以看出，如何在低成本的前提下实现对机器人的定位是目前有待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种机器人导航定位方法、系统及机器人，在低成本的前提下实现了对机器人的定位。其具体方案如下：一种机器人导航定位方法，包括：采集机器人在预设视角范围内的深度画面；构建与所述深度画面对应的实时环境模型；通过对比所述实时环境模型与预设的基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息；其中，所述基准环境模型为预先对可通行空间区域的所有深度画面进行模型构建处理后得到的环境模型。通过实施该专利技术实施例，能够借助探测深度画面的装置来获取机器人的位姿信息，相对于单线激光雷达和其他辅助传感器，现有用于探测深度画面信息的装置所需的硬件结构简单，成本较低，由此本专利技术在低成本的条件下实现了对机器人的定位。优选的，所述构建与所述深度画面对应的实时环境模型，包括：对所述深度画面进行SLAM运算，得到所述实时环境模型。通过实施该专利技术实施例，能够实现对深度画面的建模处理。优选的，所述通过对比所述实时环境模型与预设的基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息，包括：利用所述实时环境模型，在所述基准环境模型上展开相应的区域搜寻处理，以搜寻出与所述实时环境模型对应的目标区域，其中，所述目标区域为所述基准环境模型上与所述实时环境模型的匹配度大于或等于预设匹配度的区域；若搜寻到所述目标区域，则基于所述目标区域，确定出所述机器人当前的位姿信息。通过实施该专利技术实施例，能够在基准环境模型上寻找出与实时环境模型对应的区域，进而可以利用该区域来确定出机器人的当前位姿信息。优选的，所述机器人导航定位方法，还包括：若搜寻不到所述目标区域，则对所述机器人在开阔视角范围内的深度画面进行再次采集，得到修正后的深度画面；其中，所述开阔视角范围所对应的视角大于所述预设视角范围所对应的角度；对所述修正后的深度画面进行模型构建，得到修正后的实时环境模型；利用所述修正后的实时环境模型，在所述基准环境模型上再次展开相应的区域搜寻处理。通过实施该专利技术实施例，能够在上一次区域搜寻处理无法找到相应目标区域的情况下，通过扩大画面采集视角范围，来获取具有更多深度信息的深度画面，进而得到修正后的实时环境模型，有利于提升区域搜寻的成功率。优选的，所述机器人导航定位方法，还包括：若搜寻到所述目标区域，则利用所述实时环境模型对所述基准环境模型进行更新，以将所述基准环境模型上的所述目标区域替换为所述实时环境模型。通过实施该专利技术实施例，能够实现对基准环境模型的更新。优选的，所述机器人导航定位方法，还包括：对所述实时环境模型进行空间模型分析，以识别出位于所述实时环境模型中的障碍物；确定所述障碍物与当前所述机器人的位置之间的距离；当所述距离小于预设距离值，则控制所述机器人上的行走部件绕开所述障碍物所在的空间区域。通过实施该专利技术实施例，能够使得机器人在前进的过程中避开障碍物，从而确保机器人的安全，也即实现了安全导航的目的。本专利技术还公开了一种机器人导航定位系统，包括：深度画面探测模块，用于采集机器人在预设视角范围内的深度画面；实时模型构建模块，用于构建与所述深度画面对应的实时环境模型；基准模型构建模块，用于预先对可通行空间区域的所有深度画面进行模型构建处理，得到基准环境模型；模型比对模块，用于通过对比所述实时环境模型与所述基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息。通过实施该专利技术实施例，能够借助探测深度画面的装置来获取机器人的位姿信息，相对于单线激光雷达和其他辅助传感器，现有用于探测深度画面信息的装置所需的硬件结构简单，成本较低，由此本专利技术在低成本的条件下实现了对机器人的定位。优选的，所述实时模型构建模块，具体用于对所述深度画面进行SLAM运算，得到所述实时环境模型。通过实施该专利技术实施例，能够实现对深度画面的建模处理。优选的，所述模型比对模块包括：区域搜寻单元，用于利用所述实时环境模型，在所述基准环境模型上展开相应的区域搜寻处理，以搜寻出与所述实时环境模型对应的目标区域，其中，所述目标区域为所述基准环境模型上与所述实时环境模型的匹配度大于或等于预设匹配度的区域；位姿确定单元，用于当所述区域搜寻单元搜寻到所述目标区域，则基于所述目标区域，确定出所述机器人当前的位姿信息。通过实施该专利技术实施例，能够在基准环境模型上寻找出与实时环境模型对应的区域，进而可以利用该区域来确定出机器人的当前位姿信息。优选的，所述机器人导航定位系统，还包括：画面采集控制模块，用于当所述区域搜寻单元搜寻不到所述目标区域，则控制所述深度画面探测模块对所述机器人在开阔视角范围内的深度画面进行再次采集，得到修正后的深度画面；其中，所述开阔视角范围所对应的视角大于所述预设视角范围所对应的角度；所述实时模型构建模块，还用于对所述修正后的深度画面进行模型构建，得到修正后的实时环境模型；所述区域搜寻单元，还用于利用所述修正后的实时环境模型，在所述基准环境模型上再次展开相应的区域搜寻处理。通过实施该专利技术实施例，能够在上一次区域搜寻处理无法找到相应目标区域的情况下，通过扩大画面采集视角范围，来获取具有更多深度信息的深度画面，进而得到修正后的实时环境模型，有利于提升区域搜寻的成功率。优选的，机器人导航定位系统，还包括：模型更新模块，用于当所述区域搜寻单元搜寻到所述目标区域，则利用所述实时环境模型对所述基准环境模型进行更新，以将所述基准环境模型上的所述目标区域替换为所述实时环境模型。通过实施该专利技术实施例，能够实现对基准环境模型的更新。优选的，所述机器人导航定位系统，还包括：模型分析模块，用于对所述实时环境模型进行空间模型分析，以识别出位于所述实时环境模型中的障碍物；距离确定模块，用于确定所述障碍物与当前所述机器人的位置之间的距离；行走部件控制模块，用于当所述距离小于预设距离值，则控制所述机器人上的行走部件绕开所述障碍物所在的空间区域。通过实施该专利技术实施例，能够使得机器人在前进的过程中避开障碍物，从而确保机器人的安全，也即实现了安全导航的目的。本专利技术进一步公开了一种机器人，包括前述公开的机器人导航定位系统。通过实施该专利技术实施例，能够借助探测深度画面的装置来获取机器人的位姿信息，相对于单线激光雷达和其他辅助传感器，现有用于探测深度画面信息的装置所需的硬件结构简单，成本较低，由此本专利技术在低成本的条件下实现了对机器人的定位。本专利技术中，机器人导航定位方法包括：采集机器人在预设视角范围内的深度画面；构建与深度画面对应的实时环境模型；通过对比实时环境模型与预设的基准环境模型，得到机器人当前的位姿信息；其中，基准环境模型为预先对可通行空间区域的所有深度画面进行模型构建处理后得到的环境模型。可见，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人导航定位方法，其特征在于，包括：采集机器人在预设视角范围内的深度画面；构建与所述深度画面对应的实时环境模型；通过对比所述实时环境模型与预设的基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息；其中，所述基准环境模型为预先对可通行空间区域的所有深度画面进行模型构建处理后得到的环境模型。

【技术特征摘要】
1.一种机器人导航定位方法，其特征在于，包括：采集机器人在预设视角范围内的深度画面；构建与所述深度画面对应的实时环境模型；通过对比所述实时环境模型与预设的基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息；其中，所述基准环境模型为预先对可通行空间区域的所有深度画面进行模型构建处理后得到的环境模型。2.根据权利要求1所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述构建与所述深度画面对应的实时环境模型，包括：对所述深度画面进行SLAM运算，得到所述实时环境模型。3.根据权利要求1或2所述的机器人导航定位方法，其特征在于，所述通过对比所述实时环境模型与预设的基准环境模型，得到所述机器人当前的位姿信息，包括：利用所述实时环境模型，在所述基准环境模型上展开相应的区域搜寻处理，以搜寻出与所述实时环境模型对应的目标区域，其中，所述目标区域为所述基准环境模型上与所述实时环境模型的匹配度大于或等于预设匹配度的区域；若搜寻到所述目标区域，则基于所述目标区域，确定出所述机器人当前的位姿信息。4.根据权利要求3所述的机器人导航定位方法，其特征在于，还包括：若搜寻不到所述目标区域，则对所述机器人在开阔视角范围内的深度画面进行再次采集，得到修正后的深度画面；其中，所述开阔视角范围所对应的视角大于所述预设视角范围所对应的角度；对所述修正后的深度画面进行模型构建，得到修正后的实时环境模型；利用所述修正后的实时环境模型，在所述基准环境模型上再次展开相应的区域搜寻处理。5.根据权利要求3所述的机器人导航定位方法，其特征在于，还包括：若搜寻到所述目标区域，则利用所述实时环境模型对所述基准环境模型进行更新，以将所述基准环境模型上的所述目标区域替换为所述实时环境模型。6.根据权利要求1所述的机器人导航定位方法，其特征在于，还包括：对所述实时环境模型进行空间模型分析，以识别出位于所述实时环境模型中的障碍物；确定所述障碍物与当前所述机器人的位置之间的距离；当所述距离小于预设距离值，则控制所述机器人上的行走部件绕开所述障碍物所在的空间区域。7.一种机器人导航定位系统，其特征在于，包括：深度画面探测模块，用于采集机器人在预设视角范围内的深度画面；实时模型构建模块，用于构建与所述深度画面对应的实时环境模...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭盖华，
申请(专利权)人：深圳乐行天下科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44