机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质，其中，该方法包括：确定所述机器人在设定范围地图内的初始预估位置；控制所述机器人，根据初始预估位置与所述设定范围地图内的目标位置之间的路径移动，并根据移动过程中校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。本发明专利技术实施例可以解决在相似平面场景较多的环境中定位不准确的问题，也可以解决位置初始化时初始位置定位不准确的问题。

Robot positioning method, device, positioning device and storage medium

The embodiment of the invention discloses a robot positioning method, device, positioning device and storage medium, wherein the method comprises: determining the initial predicted position of the robot in a set range map; controlling the robot according to the path between the initial predicted position and the target position in the set range map. The actual position of the robot is determined according to the matching degree of scene data which checks the position during the movement. The embodiment of the invention can solve the problem of inaccurate positioning in the environment with more similar plane scenes, and can also solve the problem of inaccurate initial positioning in position initialization.

【技术实现步骤摘要】
机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质
本专利技术实施例涉及定位
，尤其涉及一种机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质。
技术介绍
目前，控制机器人在室内环境中的行为是一个热点技术方向，例如扫地机器人、服务机器人等。室内环境一般用设定范围地图来表示，例如某个商场内，工厂内，家庭房间中等环境，设定范围地图中存储有该设定范围内各个位置的场景数据。场景数据例如包括该位置是否有物体，障碍物。根据实际需要，场景数据还可以有更丰富的信息，例如，对于商场内，不仅可标识出某个位置有障碍物，还可以进一步标识该障碍物是什么。当控制机器人在室内移动时，需要依赖于机器人的定位技术。机器人的定位是确定机器人在设定范围地图的全局环境中的位置，其中位置包括位置信息以及姿态信息。要对机器人进行定位，需要获知其初始位置，以及在移动过程中的位置变更信息。但是，当机器人出现异常情况时，例如，重启、用户搬运机器人等情况时，会导致机器人中已设置的初始位置发生变化，而重启、用户搬运等异常情况的移动过程是机器人自身无法获知的，所以无法有效修正初始位置，这就涉及到了机器人的重定位技术。为了实现机器人的自动定位，现有技术中采用重定位技术来解决上述的问题，一般可以利用机器人实测的场景数据与地图中存储的场景数据进行匹配，从而确定机器人当前所处位置，作为重新定位的初始位置。但是机器人所在的环境中场景数据相似的平面场景较多时，容易出现定位不准确的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种机器人定位方法、装置、定位设备及存储介质，可以解决在相似场景较多的环境中定位不准确的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种机器人定位方法，包括：确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种移动物体定位装置，包括：初始预估位置确定模块，用于确定所述移动物体在设定范围地图内的初始预估位置；估测实际位置确定模块，用于初始预估位置确定模块，用于确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；估测实际位置确定模块，用于从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种移动物体，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如下步骤：确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括：确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。...

【技术特征摘要】
1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括：确定机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置；从所述至少两个初始预估位置中根据各初始预估位置的场景数据匹配度选择一个作为当前初始预估位置，其他作为候选初始预估位置；根据所述当前初始预估位置确定目标位置；控制所述机器人，根据所述当前初始预估位置与所述目标位置之间的路径移动至当前校验位置；获取所述当前校验位置处的实测场景数据与所述当前校验位置在设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变，根据所述路径向下一个校验位置移动并更新为当前校验位置，返回执行获取当前校验位置的场景数据匹配度的操作；如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度不符合设定条件，则从至少两个所述初始预估位置中排除所述当前初始预估位置，并根据所述机器人的位置移动参数和实测场景数据更新各个候选初始预估位置所对应的候选校验位置，且根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，返回执行确定所述目标位置的操作；直至根据所述路径移动至最后一个校验位置，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置包括：采用激光测试手段获取所述机器人当前实际位置的实测场景数据；将所述实测场景数据与设定范围地图内的存储场景数据进行匹配，确定至少两个匹配的位置作为初始预估位置。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置之前，还包括：对所述设定范围地图中的场景数据进行降采样处理，形成栅格形式的设定范围地图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述机器人在设定范围地图内的至少两个初始预估位置，包括：将栅格形式的所述设定范围地图划分成多个矩形区域，每个矩形区域包括设定数量的栅格；将每个矩形区域中设定位置栅格作为估算位置；根据所述当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为所述初始预估位置，其中，所述位置包括平面坐标和方向角姿态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为所述初始预估位置，包括：根据所述当前实际位置的实测场景数据与各估算位置在所述设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度，确定至少两个估算位置作为初始预估栅格；根据各所述初始预估栅格在所述设定范围地图中确定至少一个精测位置；获取所述当前实际位置的实测场景数据与所述精测位置在降采样前的设定范围地图中的存储场景数据之间的场景数据匹配度；根据各所述精测位置的场景数据匹配度选择至少两个精测位置作为所述机器人的初始预估位置。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前初始预估位置确定所述目标位置包括：选择当前初始预估位置设定距离范围内的至少两个位置作为候选目标位置；获取所述当前实际位置的实测场景数据与所述候选目标位置在设定范围地图内的存储场景数据之间的场景数据匹配度；选择场景数据匹配度最低的候选目标位置作为最终的目标位置。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据其他所述候选校验位置的场景数据匹配度选择一个候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置包括：从其他所述候选校验位置中选择排序最前的候选校验位置，更新为当前初始预估位置，剩余候选校验位置作为候选初始预估位置，其中，各所述候选校验位置根据对应的场景数据匹配度由高至低进行排序。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度，确定所述机器人的估测实际位置包括：如果最终的当前初始预估位置所经过的各个校验位置的场景数据匹配度均达到设定门限值，则根据所述最终的当前初始预估位置或最终的目标位置确定机器人的估测实际位置。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，则维持所述当前初始预估位置不变包括：如果所述当前校验位置处的场景数据匹配度符合设定条件，且各所述候选校验位置的场景数据匹配度的平均值大于所述当前校验位置的场景数据匹配度，则将最大场景数据匹配度的候选校验位置更新为当前初始预估位置；如果所述当前校验位置处的场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛景涛，
申请(专利权)人：科沃斯商用机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32