【技术实现步骤摘要】
用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法及系统
本专利技术属于移动机器人位姿测量领域，更具体地，涉及一种用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法及系统。
技术介绍
移动机器人因其适用性与移动性被广泛运用于大尺度多站点的复杂场景中，如电子电器制造车间、汽车零部件制造车间等，精准的位姿测量是移动机器人在该场景中实现自主移动的核心技术。通常情况下，移动机器人需要频繁地在场景内执行站点停靠任务并在站点完成精准的拾取和放置物料等操纵任务，因此为了精准、可靠地实现以上任务，移动机器人在站点附近的位姿测量精度要求相比其他工作区域要求更高。在相对固定的空间中，利用少量的激光跟踪器、相机等传感器就可以对移动机器人进行精准的位姿测量。然而，由于移动机器人具有较高的灵活性和机动性，并运行于多站点的大尺度场景下，空间尺度大，存在站点、动态障碍物遮挡等问题，上述简单的测量方法难以满足实际需求。在过去的几十年中，多种位姿测量技术如外部观测系统，三角测量技术以及概率自定位技术等被广泛的研究，虽已被验证可以用于在大规模场景下进行移动机器人的...
【技术保护点】
1.一种用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1移动机器人在站点示教，获取移动机器人在该站点示教位置的绝对位姿，即目标位姿；/nS2利用视觉测量方法获得移动机器人在该站点目标位姿时与该站点标志的相对位姿；/nS3重复步骤S1、S2，直至获得移动机器人在所有站点的目标位姿，以及在目标位姿与相应站点标志的相对位姿；/nS4移动机器人在多站点场景中移动，当移动机器人停靠某一站点或在站点附近，且移动机器人上的CCD相机能够清晰观测到该站点的站点标志时，利用视觉测量方法获得移动机器人在当前绝对位姿与观测站点标志的相对位姿；/nS5根据移动机器人...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1移动机器人在站点示教，获取移动机器人在该站点示教位置的绝对位姿，即目标位姿；
S2利用视觉测量方法获得移动机器人在该站点目标位姿时与该站点标志的相对位姿；
S3重复步骤S1、S2，直至获得移动机器人在所有站点的目标位姿，以及在目标位姿与相应站点标志的相对位姿；
S4移动机器人在多站点场景中移动，当移动机器人停靠某一站点或在站点附近，且移动机器人上的CCD相机能够清晰观测到该站点的站点标志时，利用视觉测量方法获得移动机器人在当前绝对位姿与观测站点标志的相对位姿；
S5根据移动机器人在该观测站点目标位姿与站点标志的相对位姿，以及移动机器人在当前绝对位姿与观测站点标志的相对位姿，计算出移动机器人当前绝对位姿与该观测站点目标位姿的相对位姿，进而结合该观测站点的目标位姿得到移动机器人当前绝对位姿，完成移动机器人位姿测量。
2.如权利要求1所述的用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取移动机器人在站点示教位置的目标位姿，包括如下步骤：
S11获取地图点云作为站点处的源点集Q；通过移动机器人上的激光雷达采集周围环境的点云数据，然后将其与移动机器人的初始位姿P0结合，得到移动机器人在站点处的目标点集Pn，n＝1；
S12计算源点集Q到目标点集Pn之间，使误差函数达到最小值的变换矩阵Tn；
S13通过变换矩阵Tn校正当前的目标点集Pn，得到新的目标点集Pn+1与当前变换矩阵Tn，并执行Pn＝Pn+1，n＝n+1；
S14判断是否满足收敛条件，否则返回步骤S12，是则计算完成当前迭代的总变换矩阵Tt＝T1·T2·T3…Tn；
S15重复S11～S14若干次，得到多个总变换矩阵，将其分别与初始位姿P0结合，得到多个绝对位姿，对该多个绝对位姿求平均值得到移动机器人在站点示教位置的目标位姿。
3.如权利要求2所述的用于大尺度多站点场景的移动机器人位姿测量方法，其特征在于，所述步骤S11中，将由移动机器人建图功能得到的地图进行栅格化处理得到栅格化地图，将该栅格化地图转化为地图点云，并对该地图点云进行去噪，以去噪后的地图点云作为站点处的源点集Q。
技术研发人员：谢远龙，孟杰，王书亭，蒋立泉，刘伦洪，李鹏程，孙浩东，吴天豪，刘超，吴昊，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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