机器人位置确定方法、非易失性计算机可读存储介质及机器人技术

本发明专利技术涉及机器人技术领域，涉及一种机器人位置确定方法、非易失性计算机可读存储介质及机器人。本方法包括：获取预设空间内，机器人在已知位置的第一点云与第一偏航角，以及未知位置的第二点云及第二偏航角，第一点云及所述第二点云为非连续的两帧点云；根据第一偏航角及第二偏航角，将第二点云变换至旋转坐标系，得到变换点云，旋转坐标系与第一点云的第一坐标系平行；确定至少两对匹配线条；根据至少两对匹配线条及已知位置的位置信息，确定未知位置的位置信息。即使机器人被大幅度地瞬间挪移到未知位置，本方法无需重新构建地图，还可以确定未知位置的位置信息，该未知位置的位置信息可作为重定位操作的初值，从而有效地减少搜索空间，进而减少计算量，极大提高重定位效率。

Robot position determination method, nonvolatile computer readable storage medium and robot

【技术实现步骤摘要】
机器人位置确定方法、非易失性计算机可读存储介质及机器人
本专利技术涉及机器人
，涉及一种机器人位置确定方法、非易失性计算机可读存储介质及机器人。
技术介绍
随着机器视觉技术的发展，机器人在一个物理空间内自构建地图，并根据构建的地图实施导航，以便完成特定业务功能。机器人在导航行进过程中，经常被大幅度地瞬间挪移到陌生位置，导致无法有效地导航。为了有效地实施导航，传统作法是需要机器人重定位，然而，重定位搜索的区间通常是整个物理空间的地图，机器人需要进行大量数据的计算，导致重定位的时间比较长，无法有效地完成特定业务功能。
技术实现思路
本专利技术实施例的一个目的旨在提供一种机器人位置确定方法、非易失性计算机可读存储介质及机器人，其能够有效地重定位。在第一方面，本专利技术实施例提供一种机器人位置确定方法，包括：获取预设空间内，所述机器人在已知位置的第一点云与第一偏航角，以及未知位置的第二点云及第二偏航角，所述第一点云及所述第二点云为非连续的两帧点云；根据所述第一偏航角及所述第二偏航本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人位置确定方法，其特征在于，包括：/n获取预设空间内，所述机器人在已知位置的第一点云与第一偏航角，以及未知位置的第二点云及第二偏航角，所述第一点云及所述第二点云为非连续的两帧点云；/n根据所述第一偏航角及所述第二偏航角，将所述第二点云变换至旋转坐标系，得到变换点云，所述旋转坐标系与所述第一点云的第一坐标系平行；/n确定至少两对匹配线条，每对所述匹配线条中一条线条由所述第一点云得到，另一条线条由所述变换点云得到；/n根据所述至少两对匹配线条及所述已知位置的位置信息，确定所述未知位置的位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人位置确定方法，其特征在于，包括：
获取预设空间内，所述机器人在已知位置的第一点云与第一偏航角，以及未知位置的第二点云及第二偏航角，所述第一点云及所述第二点云为非连续的两帧点云；
根据所述第一偏航角及所述第二偏航角，将所述第二点云变换至旋转坐标系，得到变换点云，所述旋转坐标系与所述第一点云的第一坐标系平行；
确定至少两对匹配线条，每对所述匹配线条中一条线条由所述第一点云得到，另一条线条由所述变换点云得到；
根据所述至少两对匹配线条及所述已知位置的位置信息，确定所述未知位置的位置信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定至少两对匹配线条包括：
根据每个坐标系下的每帧点云，提取每帧点云的目标线条；
根据每帧点云的目标线条，匹配出至少两对匹配线条。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个坐标系下的每帧点云，提取每帧点云的目标线条包括：
根据每个坐标系下的每帧点云，确定激光点连续且最长候选线条；
合并满足预设合并条件的最长候选线条，得到每帧点云的目标线条。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述线条为直线，根据每个坐标系下的每帧点云，确定激光点连续且最长候选线条包括：
在每个坐标系下的每帧点云，随机选择两个激光点构建随机直线；
筛选满足预设筛选条件的随机直线，得到初步直线；
从所述初步直线中遍历出激光点连续且连续的激光点个数大于预设激光点阈值的目标子直线，将所述目标子直线为最长候选线条。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，筛选满足预设筛选条件的随机直线，得到初步直线包括：
获取当前迭代次数，若所述当前迭代次数小于或等于预设最大迭代次数，求取所述每帧点云中全部激光点与所述随机直线的距离；
统计距离小于预设距离阈值的激光点的内点总数，根据所述内点总数、所述全部激光点的总数及预设内点先验概率，计算理想迭代次数；
若所述当前迭代次数大于或等于所述理想迭代次数，则选择所述随机直线作为初步直线；
若所述当前迭代次数小于所述理想迭代次数，则将所述当前迭代次数与预设数值作赋值处理，得到赋值后的当前迭代次数，并返回获取当前迭代次数的步骤。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从所述初步直线中遍历出激光点连续且连续的激光点个数大于预设激光点阈值的目标子直线包括：
计算每条所述初步直线上内点的数量；
若所述数量小于或等于预设数量阈值，则丢弃所述初步直线；
若所述数量大于预设数量阈值，则在所述初步直线遍历出激光点连续且连续的激光点个数大于预设激光点阈值的目标子直线。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述初步直线遍历出激光点连续且连续的激光点个数大于预设激光点阈值的目标子直线，包括：
根据所述初步直线上的各个内点，重新拟合出精确直线；
从所述精确直线中遍历出激光点连续且连续的激光点个数大于预设激光点阈值的目标子直线。


8.根据权利要求3至7任一项所述的方法，其特征在于，所述线条为直线，合并满足预设合并条件的最长候选线条，得到每帧点云对应的目标线条包括：
计算任意两条最长候选线条的夹角、对应坐标系原点到一条所述最长候选线条的第一垂直距离及所述原点到另一条所述最长候选线条的第二垂直距离；
当所述夹角小于预设角度阈值，且所述第二垂直距离与所述第一垂直距离两者的差值小于预设差值时，将所述两条最长候选线条合并成每帧点云对应的目标线条。


9.根据权利要求2至7任一项所述的方法，其特征在于，所述线条为直线，根据每帧点云对应的目标线条，匹配出至少两对匹配线条包括：
将所述变换点云中任一目标线条相对所述旋转坐标系X轴的角度，以及所述第一点云中任一目标线条相对所述第一坐标系X轴的角度作差值运算，得到角度差值；
根据所述角度差值，匹配出至少两对匹配线条。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，角度差值小于或等于预设角度差值并在所述第一点云中的每条目标线条为第一目标线条，所述角度差值小于或等于预设角度差值并在所述变换点云中的每条目标线条为第二目标线条，所述根据所述角度差值，匹配出至少两对匹配线条包括：
计算所述第一目标线条的激光索引覆盖范围与所述第二目标线条的激光索引覆盖范围两者的重叠度数；
若所述重叠度数大于或等于预设重叠阈值，选择所述第一目标线条与所述第二目标线条为一对最佳线条，直至匹配出至少两对最佳线条；
从所述至少两对最佳线条中筛选出至少两对匹配线条。

【专利技术属性】
技术研发人员：闫瑞君，刘敦浩，林李泽，
申请(专利权)人：深圳市银星智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44