一种激光定位方法、装置及移动机器人制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种激光定位方法、装置及移动机器人。该方法包括：获取环境特征信息；当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成；根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位。该方法、装置及移动机器人通过利用环境中有较多的直线特征，在环境直线特征明显时，提取环境中的直线来大量降低匹配点的数量，在根据匹配点进行移动机器人的位姿计算时，能够使算法快速收敛，提高了算法效率，从而能快速的获得移动机器人的定位结果。

A laser positioning method, device and mobile robot

【技术实现步骤摘要】
一种激光定位方法、装置及移动机器人
本专利技术涉及机器人定位
，尤其涉及一种激光定位方法、装置以及移动机器人。
技术介绍
同时定位和构建地图(SimultaneousLocalizationAndMapping，SLAM)是一种在没有环境先验信息的情况下，移动机器人在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己运动位姿的技术。激光SLAM主要包括前端和后端，前端算法一般用于机器人帧间运动估计。移动机器人应用于某一未知环境中时，通常是获取前后两帧激光雷达数据后，通过SLAM前端匹配算法计算出机器人在两帧激光雷达的相对位姿关系，即机器人定位。其中，所述SLAM前端匹配算法常用的有迭代最近点算法(IterativeClosestPoint，ICP)，ICP是实现点云数据匹配的一种经典方法。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现相关技术至少存在以下问题：在通过ICP算法获取移动机器人的位姿过程中，由于大量的点云数据，导致算法效率低，从而不能快速的获得移动机器人定位结果。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种的激光定位方法、装置及移动机器人，旨在解决现有技术对移动机器人进行激光定位时存在算法效率低的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：第一方面，提供一种激光定位方法，应用于移动机器人，所述方法包括：获取环境特征信息；当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成；根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位。可选地，所述获取环境特征信息包括：扫描环境图像信息，并对所述环境图像信息进行去畸变和滤波处理；检测处理后的所述环境图像信息中的直线特征，以获得所述环境特征信息。可选地，根据所述环境特征信息获取匹配点集包括：获取所述移动机器人的相邻两帧激光雷达数据；将所述相邻两帧激光雷达数据分别转换为2D点云；根据所述2D点云获取环境中的全部直线；根据所述环境中的全部直线和所述2D点云，获取位于所述全部直线上的点，并将位于所述全部直线上的第一帧激光雷达数据对应的点标记为第一匹配点集，将位于所述全部直线上的第二帧激光雷达数据对应的点标记为第二匹配点集，所述第一匹配点集和所述第二匹配点集共同构成所述匹配点集。可选地，所述根据所述2D点云获取环境中的全部直线包括：根据RANSAC算法和/或最小二乘法对所述2D点云进行直线拟合，以获得环境中的全部直线。可选地，所述根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位包括：设定最近初始阈值和初始变换矩阵；根据所述最近初始阈值，基于所述第一匹配点集中的每个点，在所述第二匹配点集中计算所述每个点对应的匹配点；根据所述匹配点计算旋转矩阵和平移向量；根据所述旋转矩阵、所述平移向量以及所述初始变换矩阵获取转换矩阵；根据所述转换矩阵计算所述匹配点间的匹配误差；判断所述匹配误差是否小于设定阈值；若否，更新所述最近初始阈值，并根据更新后的最近初始阈值计算匹配点，重复该过程，直至计算得到的匹配误差小于所述设定阈值时，停止迭代。可选地，所述更新所述最近初始阈值包括：获取所述匹配误差的均值；根据所述匹配误差的均值和所述最近初始阈值获取这两个数值中的最小值，所述最小值为更新后的最近初始阈值。可选地，所述方法还包括：当所述环境特征信息不满足预设的环境直线特征时，基于迭代最近点算法计算所述移动机器人的位姿，以对所述移动机器人进行定位。第二方面，提供一种激光定位装置，应用于移动机器人，所述装置包括：第一获取模块，用于获取环境特征信息；第二获取模块，用于当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成；定位模块，用于根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位。可选地，所述第一获取模块具体用于：扫描环境图像信息，并对所述环境图像信息进行去畸变和滤波处理；检测处理后的所述环境图像信息中的直线特征，以获得所述环境特征信息；所述第二获取模块具体用于：获取所述移动机器人的相邻两帧激光雷达数据；将所述相邻两帧激光雷达数据分别转换为2D点云；根据所述2D点云获取环境中的全部直线；根据所述环境中的全部直线和所述2D点云，获取位于所述全部直线上的点，并将位于所述全部直线上的第一帧激光雷达数据对应的点标记为第一匹配点集，将位于所述全部直线上的第二帧激光雷达数据对应的点标记为第二匹配点集，所述第一匹配点集和所述第二匹配点集共同构成所述匹配点集。第三方面，提供一种移动机器人，包括：移动机器人主体，所述移动机器人主体上设置有行走机构；至少一个控制芯片，所述控制芯片内置于所述移动机器人主体中；以及与所述至少一个控制芯片通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个控制芯片执行的指令，所述指令被所述至少一个控制芯片执行；以使所述至少一个控制芯片能够用于执行如上所述的激光定位方法。与现有技术相比较，本专利技术实施例提供的激光定位方法、装置及移动机器人，通过获取环境特征信息，当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，再根据所述匹配点集进行移动机器人的定位，其中，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成。通过利用环境中有较多的直线特征，在环境直线特征明显时，提取环境中的直线来大量降低匹配点的数量，在根据匹配点进行移动机器人的位姿计算时，能够使算法快速收敛，提高了算法效率，从而能快速的获得移动机器人的定位结果。【附图说明】一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1为本专利技术其中一实施例提供的移动机器人的结构框图；图2为本专利技术实施例提供的一种激光定位方法的流程图；图3为本专利技术实施例提供的根据所述环境特征信息获取匹配点集的方法的流程图；图4为本专利技术实施例提供的根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位的方法流程图；图5为本专利技术实施例提供的一种激光定位装置的结构示意图；图6为本专利技术另一实施例提供的移动机器人的结构框图。【具体实施方式】为了便于理解本专利技术，下面结合附图和具体实施例，对本专利技术进行更详细的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种激光定位方法，应用于移动机器人，其特征在于，包括：/n获取环境特征信息；/n当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成；/n根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位。/n

【技术特征摘要】
1.一种激光定位方法，应用于移动机器人，其特征在于，包括：
获取环境特征信息；
当所述环境特征信息满足预设的环境直线特征时，根据所述环境特征信息获取匹配点集，所述匹配点集是由位于环境直线上的点云组成；
根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取环境特征信息包括：
扫描环境图像信息，并对所述环境图像信息进行去畸变和滤波处理；
检测处理后的所述环境图像信息中的直线特征，以获得所述环境特征信息。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述环境特征信息获取匹配点集包括：
获取所述移动机器人的相邻两帧激光雷达数据；
将所述相邻两帧激光雷达数据分别转换为2D点云；
根据所述2D点云获取环境中的全部直线；
根据所述环境中的全部直线和所述2D点云，获取位于所述全部直线上的点，并将位于所述全部直线上的第一帧激光雷达数据对应的点标记为第一匹配点集，将位于所述全部直线上的第二帧激光雷达数据对应的点标记为第二匹配点集，所述第一匹配点集和所述第二匹配点集共同构成所述匹配点集。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述2D点云获取环境中的全部直线包括：
根据RANSAC算法和/或最小二乘法对所述2D点云进行直线拟合，以获得环境中的全部直线。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配点集对所述移动机器人进行定位包括：
设定最近初始阈值和初始变换矩阵；
根据所述最近初始阈值，基于所述第一匹配点集中的每个点，在所述第二匹配点集中计算所述每个点对应的匹配点；
根据所述匹配点计算旋转矩阵和平移向量；
根据所述旋转矩阵、所述平移向量以及所述初始变换矩阵获取转换矩阵；
根据所述转换矩阵计算所述匹配点间的匹配误差；
判断所述匹配误差是否小于设定阈值；
若否，更新所述最近初始阈值，并根据更新后的最近初始阈值计算匹配点，重复该过程，直至计算得到的匹配误差小于所述设定阈值时，停止迭代。

【专利技术属性】
技术研发人员：易良玲，林李泽，闫瑞君，
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