目标对象的定位方法、装置及机器人制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标对象的定位方法、装置及机器人。其中，该方法包括：获取目标对象的激光观测数据，其中，激光观测数据为目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；提取激光观测数据的几何特征信息；基于预设空间的环境特征索引库，根据几何特征信息确定目标对象的位置信息，其中，环境特征索引库中包含预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。本发明专利技术解决了现有采用粒子滤波技术对目标对象进行定位的方案，需要已知目标对象的初始位置的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
目标对象的定位方法、装置及机器人
本专利技术涉及移动物体的自主导航领域，具体而言，涉及一种目标对象的定位方法、装置及机器人。
技术介绍
随着移动机器人的发展，使得移动机器人能够在未知动态环境下自主导航并完成任务是未来机器人发展的趋势。为了使得移动机器人在预定的区域内自主移动并完成任务，需要创建机器人周围环境的地图，以及在地图上的位置和姿态，然后才能正确的执行后面的导航程序。现有技术中，主要通过如下三种方法来对移动机器人进行全局定位(全局定位是指机器人需要复位或迷失方向或遭遇绑架等情况需要重新启动时对自己初始位姿的定位)：(1)在启动机器人的时候，人为将移动机器人放置到特定的位置和姿态，例如，放置到地图的原点位置。这种方法的缺点是，机器人无法在地图中的任意位置启动，给移动机器人的使用者带来不便。(2)在启动机器人的时候，在地图上均匀分布大量粒子滤波中的粒子(也称“候选点”，每个候选点代表移动机器人位置和姿态的一个候选点)。然后，针对每个候选点，比对测量传感器(包括但不限于2D或3D激光雷达、超声测距仪、RGBD深度相机、双目相机、单目相机等)获得的数据，根据比对结果，将与测量传感器获得的结果相差较大的候选点淘汰掉，以提高与测量结果相差较小的候选点的权重，如此反复迭代，即获得机器人的正确位置。这种方法，通常需要大量的候选点，例如，在一般的楼宇内环境中，一般需要500个候选点每平方米的粒子数量，才能保证机器人正确判断出自己的位置。由此，如果在一个40平米的地图中，则需要20000个候选点，随着地图逐步变大，这种方法的可行性也逐步变小。而在典型的情况下，后续的导航算法通常需要1000个粒子就可以保证定位的准确。另外，一般的i5架构2.97Hz的四核CPU，最多可以加入2万个粒子，就已经无法添加更多的粒子了，如果添加更多的粒子，会导致操作系统资源紧张，而导致程序崩溃。(3)对机器人所处环境进行改造，例如，添加辅助定位信标，使机器人在开始进行导航任务之前，通过当前观测到的绝对路标位置计算自身的初始位置。由于这种方法需要对环境进行二次改造，并且定位信标被遮挡的情况下可能会导致全局定位结果出错。针对上述现有采用粒子滤波技术对目标对象进行定位的方案，需要已知目标对象的初始位置的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种目标对象的定位方法、装置及机器人，以至少解决现有采用粒子滤波技术对目标对象进行定位的方案，需要已知目标对象的初始位置的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种目标对象的定位方法，包括：获取目标对象的激光观测数据，其中，激光观测数据为目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；提取激光观测数据的几何特征信息；基于预设空间的环境特征索引库，根据几何特征信息确定目标对象的位置信息，其中，环境特征索引库中包含预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种机器人，包括：激光发射器，用于机器人在预设空间内的任意一个位置扫描周围环境得到对应的激光观测数据；处理器，与激光发射器连接，用于获取激光观测数据，提取激光观测数据的几何特征信息，并基于预设空间的环境特征索引库，根据几何特征信息确定目标对象的位置信息，其中，环境特征索引库中包含预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种目标对象的定位装置，包括：第一获取单元，用于获取目标对象的激光观测数据，其中，激光观测数据为目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；第一提取单元，用于提取激光观测数据的几何特征信息；确定单元，用于基于预设空间的环境特征索引库，根据几何特征信息确定目标对象的位置信息，其中，环境特征索引库中包含预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，其特征在于，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述的目标对象的定位方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，其特征在于，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的目标对象的定位方法。在本专利技术实施例中，通过获取目标对象的激光观测数据，其中，激光观测数据为目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；提取激光观测数据的几何特征信息；基于预设空间的环境特征索引库，根据几何特征信息确定目标对象的位置信息，其中，环境特征索引库中包含预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息，达到了根据目标对象在预设空间内任意一个位置的激光观测数据快速搜索到对应的位置信息的目的，从而实现了目标对象快速全局定位的技术效果，进而解决了现有采用粒子滤波技术对目标对象进行定位的方案，需要已知目标对象的初始位置的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种目标对象的定位方法流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的目标对象的定位方法流程图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的直线识别查找直线分割点的示意图；图4是根据本专利技术实施例的一种可选的直线识别提取激光观测数据的角度特征信息示意图；图5是根据本专利技术实施例的一种可选的直线识别提取激光观测数据的角度特征信息示意图；图6是根据本专利技术实施例的一种可选的直线识别提取激光观测数据的距离统计信息示意图；图7是根据本专利技术实施例的一种可选的目标对象的定位方法流程图；图8是根据本专利技术实施例的一种优选的全局定位算法流程图；图9是根据本专利技术实施例的一种可选的目标对象的定位方法流程图；图10是根据本专利技术实施例的一种机器人示意图；以及图11是根据本专利技术实施例的一种目标对象的定位装置示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种目标对象的定位方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的一种目标对象的定位方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象的定位方法，其特征在于，包括：获取目标对象的激光观测数据，其中，所述激光观测数据为所述目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；提取所述激光观测数据的几何特征信息；基于所述预设空间的环境特征索引库，根据所述几何特征信息确定所述目标对象的位置信息，其中，所述环境特征索引库中包含所述预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的定位方法，其特征在于，包括：获取目标对象的激光观测数据，其中，所述激光观测数据为所述目标对象在预设空间内的任意一个位置通过激光扫描周围环境得到的激光数据；提取所述激光观测数据的几何特征信息；基于所述预设空间的环境特征索引库，根据所述几何特征信息确定所述目标对象的位置信息，其中，所述环境特征索引库中包含所述预设空间内至少一个位置的位置信息和对应的几何特征信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述几何特征信息包括如下至少之一：角度特征信息和距离统计信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述激光观测数据为包含多个数据元素的数据集，其中，每个数据元素用于表征激光的观测角度以及该观测角度上的激光距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，提取所述激光观测数据的几何特征信息，包括：按照预设聚类规则，根据每个数据元素的激光距离将所述数据集划分为多个数据子集，将所述多个数据子集中符合预设条件的两个子集作为第一数据子集和第二数据子集；对所述第一数据子集和所述第二数据子集中的数据元素进行分析，得到所述激光观测数据的角度特征信息和对应的距离统计信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一数据子集和所述第二数据子集中的数据元素进行分析，得到所述激光观测数据的角度特征信息和对应的距离统计信息，包括：对所述第一数据子集和所述第二数据子集进行直线识别，得到所述角度特征信息；对所述第一数据子集和所述第二数据子集中所有数据元素的距离信息统计分析，得到对应的距离统计信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第一数据子集和所述第二数据子集进行直线识别，得到所述角度特征信息，包括：将所述第一数据子集和所述第二数据子集中的数据元素投影到二维笛卡尔坐标系上；计算所述第一数据子集或所述第二数据子集中所有数据元素到目标直线的距离，并将距离最大的数据元素作为直线分割点，其中，所述目标直线为所述第一数据子集或所述第二数据子集中第一个数据元素与最后一个数据元素构成的直线；计算所述第一数据子集或所述第二数据子集的法向量斜率；根据所述第一数据子集和所述第二数据子集的法向量斜率，确定所述角度特征信息。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述第一数据子集和所述第二数据子集中所有数据元素的距离信息统计分析，得到对应的距...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁嘉俊，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44