【技术实现步骤摘要】
机器人混合定位方法、装置、设备及计算机可读介质
本专利技术涉及移动机器定位
，具体来说，涉及一种机器人混合定位方法、装置、设备及计算机可读介质。
技术介绍
在现有技术中，机器人的室内定位技术主要有磁轨、色带跟踪、二维码阵列、惯性定位及激光SLAM(simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与建图)技术，前三种定位技术需要在工作现场铺设辅助定位装置，并且工作区域及流程固定，环境适应能力较弱，不利于现场的升级改造。激光SLAM技术对现场干预最小，适用于多数工作场合，但对于特征较少或密集相似区域，定位能力较差，惯性定位长距离漂移较大，一般不单独使用。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中的上述技术问题，本专利技术提出一种机器人混合定位方法，特别针对同时存在激光特征稀少、操作单元密集相似、频繁变动等复杂环境。此外，本专利技术还提出一种机器人混合定位装置、设备和计算机可读介质。为实现上述技术目的，本专利技术的技术方案
【技术保护点】
1.一种机器人混合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1.获取表示机器人在任意时刻位置的惯性定位数据和激光数据，获取表示机器人在密集相似区域时的位置的二维码数据，获取表示机器人在激光特征稀疏区域时的位置的反光标记数据；/nS2.根据惯性定位数据、激光数据、二维码数据和反光标记数据计算机器人在t时刻的位姿；/n其中，所述二维码数据通过检测密集相似区域的二维码并匹配全局地图而获得，所述反光标记数据通过检测激光特征稀疏区域的反光标记并匹配全局地图而获得。/n
【技术特征摘要】
1.一种机器人混合定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.获取表示机器人在任意时刻位置的惯性定位数据和激光数据，获取表示机器人在密集相似区域时的位置的二维码数据，获取表示机器人在激光特征稀疏区域时的位置的反光标记数据；
S2.根据惯性定位数据、激光数据、二维码数据和反光标记数据计算机器人在t时刻的位姿；
其中，所述二维码数据通过检测密集相似区域的二维码并匹配全局地图而获得，所述反光标记数据通过检测激光特征稀疏区域的反光标记并匹配全局地图而获得。
2.根据权利要求1所述的机器人混合定位方法，其特征在于，
所述全局地图通过以下步骤获得：
采集同步的里程及激光点云数据，创建栅格地图；
向所述栅格地图中加入二维码数据集和反光标记数据集，得到全局地图。
3.根据权利要求1所述的机器人混合定位方法，其特征在于，
在所述步骤S2中，若未获取到二维码数据和反光标记数据，则根据惯性定位数据和激光数据计算机器人的第一位姿Ptlaser；
在所述步骤S2中，若获取到反光标记数据，则根据所述第一位姿Ptlaser和所述反光标记数据计算机器人的加权位姿Ptweighted；
在所述步骤S2中，若获取到二维码数据，则根据所述加权位姿Ptweighted和所述二维码数据计算机器人的切换位姿Ptswitched。
4.根据权利要求3所述的机器人混合定位方法，其特征在于，
所述计算机器人的第一位姿Ptlaser包括：
根据惯性定位数据计算机器人速度
根据激光数据计算机器人的第一位姿Ptlaser和第一置信
5.根据权利要求3所述的机器人混合定位方法，其特征在于，
所述计算机器人的加权位姿Ptweighted包括：
计算所述计算机器人的第一位姿Ptlaser；
根据反光标记数据计算机器人的第二位姿Ptref和第二置信对第一位姿Ptlaser与第二位姿Ptref进行加权融合，得到加权位姿Ptweighted。
6.根据权利要求3所述的机器人混合定位方法，其特征在于，
所述计算机器人的切换位姿Ptswitched包括：
计算机器人的加权位姿Ptweighted；
根据二维码数据计算机器人的第三位姿PtQR，在加权位姿Ptweighted与第三位姿PtQR之间进行切换，得到切换位姿Ptswitched。
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：张东文，陈冬梅，
申请(专利权)人：顺丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。