一种基于移动机器人的重定位方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于移动机器人的重定位方法及系统。该方法包括：获取移动机器人扫描环境中的物体得到的第一激光点数据集，确定第一激光点数据集中的第一激光点在全局坐标系中的位置；当移动机器人在全局坐标系中位姿发生变化后再次扫描环境中的物体得到第二激光点数据集，根据重定位位姿点确定第二激光点在全局坐标系中的位置；计算第二激光点在全局坐标系中的位置与第一激光点在全局坐标系中的位置的匹配度，并确定最大匹配度对应的重定位位姿点为移动机器人在全局栅格地图中重定位后的位姿。采用本发明专利技术的方法及系统，根据激光点数据与已构建的全局栅格地图进行匹配，能够提高移动机器人的重定位准确度和速度，便于后续导航和定位任务。

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动机器人的重定位方法及系统
本专利技术涉及重定位
，特别是涉及一种基于移动机器人的重定位方法及系统。
技术介绍
重定位技术是移动机器人实现自主导航和智能化环境扫描探索的一个重要的前提，移动机器人重定位就是当移动机器人在全局坐标系中的位姿发生了变化(如移动机器人打滑、被抱起)，装载在移动机器人上的激光传感器在全局坐标系中的位置则发生了变化，激光传感器发射激光束扫描周围环境得到的激光点数据与环境地图不匹配，则需要进行重定位。现有的移动机器人重定位方法大多是通过机器人的移动进行重定位，这会导致移动机器人定位精度不高，直接影响到机器人执行任务时的精度，并且重定位时的操作复杂度较大，计算时间较长。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于移动机器人的重定位方法及系统，不需要机器人移动，而是根据激光点数据与已构建的全局栅格地图进行匹配，根据匹配结果确认移动机器人在真实环境中和构建的全局栅格地图中的对应关系，提高了移动机器人的重定位准确度和速度，便于后续导航和定位任务。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，包括：/n获取移动机器人扫描环境中的物体得到的第一激光点数据集；所述第一激光点数据集包括多个第一激光点；/n根据所述第一激光点数据集构建环境的全局栅格地图，确定所述第一激光点在全局坐标系中的位置；所述全局坐标系为所述全局栅格地图的坐标系；/n获取移动机器人在所述全局坐标系中位姿发生变化后再次扫描环境中的物体得到的第二激光点数据集；所述第二激光点数据集包括多个第二激光点；/n根据移动机器人在环境中的位姿对应在所述全局坐标系中的位姿点选取多个移动机器人重定位位姿点；/n分别根据每一个所述重定位位姿点确定所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置；/n计算...

【技术特征摘要】
1.一种基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，包括：
获取移动机器人扫描环境中的物体得到的第一激光点数据集；所述第一激光点数据集包括多个第一激光点；
根据所述第一激光点数据集构建环境的全局栅格地图，确定所述第一激光点在全局坐标系中的位置；所述全局坐标系为所述全局栅格地图的坐标系；
获取移动机器人在所述全局坐标系中位姿发生变化后再次扫描环境中的物体得到的第二激光点数据集；所述第二激光点数据集包括多个第二激光点；
根据移动机器人在环境中的位姿对应在所述全局坐标系中的位姿点选取多个移动机器人重定位位姿点；
分别根据每一个所述重定位位姿点确定所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置；
计算所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置与所述第一激光点在所述全局坐标系中的位置的匹配度，并确定最大匹配度对应的重定位位姿点为移动机器人在所述全局栅格地图中重定位后的位姿。


2.根据权利要求1所述的基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据所述第一激光点数据集构建环境的全局栅格地图，确定所述第一激光点在全局坐标系中的位置，具体包括：
根据所述第一激光点数据集采用SLAM算法构建环境的全局栅格地图；
获取移动机器人在全局坐标系中的位姿；
根据所述位姿采用如下公式确定所述第一激光点在全局坐标系中的位置：
Xj＝X+dj·cos(θj+θ)
Yj＝Y+dj·sin(θj+θ)
式中，(Xj，Yj)为第一激光点在全局坐标系中的位置，移动机器人在全局坐标系中的位姿为(X，Y，θ)，(dj，θj)为在激光传感器坐标系下的第一激光点；Xj为第一激光点在全局坐标系中的横坐标，Yj为第一激光点在全局坐标系中的纵坐标，X为在全局坐标系中移动机器人位置点的横坐标，Y为在全局坐标系中移动机器人位置点的纵坐标，θ为在全局坐标系中移动机器人位置点与全局坐标系原点的连线与全局坐标系X轴所成角度，dj为在激光传感器坐标系下的第一激光点与激光传感器坐标系原点的距离，θj为在激光传感器坐标系下的第一激光点与激光传感器坐标系原点连线和激光传感器坐标系X轴所成角度。


3.根据权利要求2所述的基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据移动机器人在环境中的位姿对应在所述全局坐标系中的位姿点选取多个移动机器人重定位位姿点，具体包括：
以移动机器人在环境中的位姿对应在所述全局坐标系中的位姿点为中心选取N*N个移动机器人重定位位姿点；所述移动机器人重定位位姿点均在所述全局栅格地图内。


4.根据权利要求3所述的基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，所述根据每一个所述重定位位姿点确定所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置，具体包括：
根据如下公式确定所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置：
Xnewj＝X1+dnewj·cos(θnewj+θ1)
Ynewj＝Y1+dnewj·sin(θnewj+θ1)
式中，(Xnewj，Ynewj)为第二激光点在全局坐标系中的位置，移动机器人重定位位姿点为(X1，Y1，θ1)，(dnewj，θnewj)为在激光传感器坐标系下的第二激光点；Xnewj为第二激光点在全局坐标系中的横坐标，Ynewj为第二激光点在全局坐标系中的纵坐标，X1为在全局坐标系中移动机器人重定位位姿点的横坐标，Y1为在全局坐标系中移动机器人重定位位姿点的纵坐标，θ1为在全局坐标系中移动机器人重定位位姿点与全局坐标系原点的连线与全局坐标系X轴所成角度，dnewj为在激光传感器坐标系下的第二激光点与激光传感器坐标系原点的距离，θnewj为在激光传感器坐标系下的第二激光点与激光传感器坐标系原点连线和激光传感器坐标系X轴所成角度。


5.根据权利要求4所述的基于移动机器人的重定位方法，其特征在于，所述计算所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置与所述第一激光点在所述全局坐标系中的位置的匹配度，具体包括：
以所述第一激光点在所述全局坐标系中的位置为中心选取K*K个位置形成的区域，得到高斯判断区域；所述高斯判断区域包括多个子区域，每一个所述子区域根据其与高斯判断区域中心距离的远近程度均设置有高斯模糊值；所述高斯判断区域中心为所述第一激光点在所述全局坐标系中的位置；
将所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置映射到所述高斯判断区域中，根据所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置所在的子区域确定与所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置对应的高斯模糊值；
根据与所述第二激光点在所述全局坐标系中的位置对应的高斯模糊值采用如下公式计算匹配度：



式中，η为匹配度，ai为第i个第二激光点在所述全局坐标系中的位置对应的高斯模糊值，n为高斯模糊值限值。


6.一种基于移动机器人的重定位系统，其特征在于，包括：
第一激光点数据集获取模块，用于获取移动...

【专利技术属性】
技术研发人员：李育文，刘镇扬，宋韬，郭帅，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31