一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法，其步骤包括：建立环境的2D地图；对2D地图，按照固定间隔距离进行横纵棋盘平均分块；对地图中的每一块进行假设推演，假设块的左上位置为机器人的初始位置，在每一块的基础上枚举方向；对于每一个假设，映射激光雷达的点云数据到地图像素上；建立匹配度模型来评判每一个假设的得分，对于每一个假设，累计激光雷达所有点云数据所对应的像素距离“障碍物像素”曼哈顿距离的和；选取和最小的块和方向作为机器人的起始位置和方向；在机器人移动中使用蒙特卡洛法跟踪其实时位置。本发明专利技术可让机器人只通过自身激光传感器和已知地图感知出自身所处的位置，而不要人工干预与环境标志物辅助。

A real time localization method for mobile robot based on lidar and map matching

The invention discloses a real-time mobile robot localization and map matching based on laser radar, which comprises the following steps: establishing the 2D map of the environment; on 2D map of vertical and horizontal board according to a fixed distance average block; one for each map in the hypothesis deduction, hypothesis block left for the initial position the position of the robot, based on the enumeration of each block on the direction; for each hypothesis, the mapping of LIDAR point cloud data to map pixel; establish the matching degree model to evaluate each hypothesis score for each hypothesis, the cumulative LIDAR point cloud data corresponding to all the pixel distance \the obstacle pixel distance and Manhattan; selection and minimum block and direction as the robot's starting position and direction; the use of Monte Carlo method in tracking position in mobile robot . The present invention allows the robot to perceive its position only through its own laser sensor and known map, without manual intervention and environmental marker assistance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法
本专利技术涉及移动机器人定位的
，尤其是指一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法。
技术介绍
随着科学技术的高度发展，机器人系统的应用领域越来越广泛，如工业、农业、医疗等。随着机器人系统的广泛应用，智能化成为其发展的一个重要方向。移动机器人作为其中一种重要的服务机器人类型，其智能化的一个方向就是在移动过程中的导航与避障。而由计算机控制的移动机器人在运动过程中重要的环节就是计算机要知道机器人在何处，也就是机器人定位的问题。近年来，传感器领域涌现出多种适用于消费市场的产品。对移动机器人来说，传感器是感受外界信息的重要媒介。在消费级产品中，传感器的价格和性能通常受到限制，性能优良但是价格昂贵的传感器一般用于工业甚至国防领域，而面向消费市场的产品，需要充分考虑传感器的实际性能和有效适用范围等等。目前的消费市场中，移动机器人在家居环境的应用有着广阔的市场，在适用于家居环境的传感器和机器人模型相结合的产品中，又以距离传感器的应用最为普遍目前的距离传感器产品中，有使用超声波作为感应媒介的，也有使用可见光通过光栅产生结构光来测量距本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立2D地图：使用SLAM算法，机器人在环境中移动的过程中，根据激光雷达测距的原理，建立环境的2D障碍地图；在地图中，有效区域被分成两类，分别是障碍物像素和空闲像素，其中障碍物像素代表此像素对应的现实空间有障碍物机器人无法到达或越过，而空闲像素代表该空间没有障碍，机器人能够通过；2)对2D地图进行分块：对地图的横向与纵向，以相等的距离进行划分，使地图被分成正方形块；以每个块的左上角的像素来代表该块，对地图分块能够在不影响定位的实际效果的情况下降低精度以提高时间与空间效率；3)假设推演：对于步骤2)中每一个的分块，...

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立2D地图：使用SLAM算法，机器人在环境中移动的过程中，根据激光雷达测距的原理，建立环境的2D障碍地图；在地图中，有效区域被分成两类，分别是障碍物像素和空闲像素，其中障碍物像素代表此像素对应的现实空间有障碍物机器人无法到达或越过，而空闲像素代表该空间没有障碍，机器人能够通过；2)对2D地图进行分块：对地图的横向与纵向，以相等的距离进行划分，使地图被分成正方形块；以每个块的左上角的像素来代表该块，对地图分块能够在不影响定位的实际效果的情况下降低精度以提高时间与空间效率；3)假设推演：对于步骤2)中每一个的分块，假设机器人的起始位置处于该块的左上角，并且枚举假设机器人面对的方向；对于每一次假设，把当前激光雷达所扫描到的点云图按照假设的位置为中心，按假设的方向将所有的点云数据通过坐标系转换的方式映射到地图像素中；4)建立匹配度模型：根据步骤3)中做的每一次假设，需要建立匹配度模型来评判假设的优劣，找出最优的假设，也就是实际上机器人在环境中所处的位置，以映射点云数据后得到的像素点和地图中最近的“障碍物像素”的曼哈顿距离作为匹配度模型的评判依据；5)利用蒙特卡洛算法跟踪机器人：根据步骤4)的描述，通过假设，验证出机器人当前启动的时候所处的近似的初始位置，当机器人被控制着移动的时候，使用蒙特卡洛算法与粒子滤波器结合，能够实时跟踪机器人的移动状态并且把机器人的实时位置更新在地图上；6)异常处理：当机器人被搬离地面的时候，通过光电传感器检测到机器人轮胎离地，则停止对机器人发出控制指令，并且报告异常状态，直到机器人重新在地面上被安放好，这时重新启动步骤2)～4)，重新确定机器人的当前的位置作为新的起始位置，之后进入步骤5)正常跟踪机器人的实时位置。2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法，其特征在于：步骤1)中所建立的2D地图，地图与现实世界能够做到相对应，地图上的像素代表现实中的5cm×5cm的区域，现实中无高度信息的2D位置能够映射地图上；在地图文件中有地图描述部分，包括地图文件的宽度Width像素和高度Height像素；为了建立地图与现实世界的联系，分别建立世界地图坐标系和地图文件像素坐标系：地图文件由WidthXHeight像素的图片组成，看成一个矩阵，每一个像素由行列(height,width)坐标确定，其中图片左上位置为(0,0)，width为宽度方向，height为高度方向；通过定义地图(Height-1，0)像素也就是左下角像素的世界坐标(Xlowerleft,Ylowerleft)，默认世界坐标按照米为单位，则现实世界的世界坐标(x,y)和地图上像素(height,width)的对应关系为：x＝Xlowerleft+width·resolutiony＝Ylowerleft+(Height-height)·resolution其中resolution为0.05，代表每像素长宽0.05...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕盛，冯里千，董敏，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44