一种移动机器人的定位方法技术

本发明专利技术提供一种移动机器人的定位方法，使用惯性和SLAM的组合导航方式，通过惯性导航定位弥补slam定位丢失的情况，降低移动机器人定位丢失的概率，实现移动机器人在人流量较大场景下的准确定位。景下的准确定位。景下的准确定位。

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人的定位方法


[0001]本专利技术涉及到智能机器人
，特指一种移动机器人的定位方法。

技术介绍

[0002]在物联网迅速发展的当今社会，城市的发展越来越注重向智能化与信息化方向发展，很多公共场所都进行了智能化设施建设。目前，基于人工智能的机器人技术已经在市场上不断涌现，移动机器人的应用越来越广泛，商场、机场、银行等公共场所也慢慢通过移动机器人代替人力的方式实现了少人或无人值班。
[0003]此类场景的移动机器人通常采用SLAM导航方式，首先通过激光传感器采集的激光点云数据得到移动机器人的精确定位；然后将激光点云数据添加到栅格地图中，完成场景地图的构建；最后在所构建地图的基础上进行路径规划来实现移动机器人的导航。但是这种导航方式不适用于人流量较大的公共场所，特别是当人群围绕移动机器人时，SLAM导航的计算结果将产生较大误差，导致定位丢失。

技术实现思路

[0004]针对上述不足，本专利技术解决的技术问题在于提供一种移动机器人的定位方法，使用惯性和SLAM的组合导航方式，通过惯性导航定位弥补slam定位丢失的情况，降低移动机器人定位丢失的概率，实现移动机器人在人流量较大场景下的准确定位。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种移动机器人的定位方法，其中，所述移动机器人包括机器视觉模块、惯性导航模块、slam导航定位模块、控制处理模块和驱动装置组，所述惯性导航模块包括编码器和陀螺仪，所述驱动装置组包括底盘和两个驱动轮，所述定位方法包括如下步骤：（1）所述移动机器人开机上电启动后，所述控制处理模块等待采样信号，若无，则继续等待；若有，则进入步骤2）；（2）所述控制处理模块获得所述移动机器人的位姿估计值 和系统位姿不确定度协方差估计值。
[0006]其中，k为所述控制处理模块采集所述机器人位姿的时刻，所述移动机器人开机上电后，所述控制处理模块初始化设定所述移动机器人的初始位姿估计值和初始位姿不确定度协方差估计值，其中，=[0，0，0]；（3）所述控制处理模块获取所述slam导航定位模块发送的所述移动机器人的slam位姿和slam位姿的不确定度协方差；（4）所述控制处理模块获取所述惯性导航模块发送的所述移动机器人的惯导位姿、底盘速度和惯导位姿的不确定度协方差；
（5）所述控制处理模块采用SLAM惯导复合定位算法，根据所述系统位姿不确定度协方差、所述slam定位不确定度协方差、所述惯导定位的不确定度协方差，加权融合所述slam位姿和所述惯导位姿，更新所述移动机器人的最优位姿；（6）所述控制处理模块控制所述驱动装置组带动所述移动机器人运动，重复步骤（1）~（5）。
[0007]优选地， =[x,y,θ]， x、y为当前位姿的所述移动机器人在预先绘制的slam地图中的坐标，θ为所述移动机器人的朝向角度；以所述移动机器人在理论初始位姿的朝向角度为0度，逆时针方向为正。
[0008]优选地，所述SLAM惯导复合定位算法包括以下步骤：（a）根据公式（1）计算所述slam位姿与所述位姿估计值之间的马氏距离D
m
；如果D
m
＜，则根据公式（2）~（4）计算获得所述移动机器人融合slam定位后的优化位姿，进行步骤（b）；如果D
m
≥，则忽略所述slam位姿，不做处理，进行步骤（c）；
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（1）
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（2）
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（3）
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（4）其中，为预设的第一阈值；为融合slam定位的卡尔曼增益；为融合slam定位后的系统位姿不确定度协方差；（b）更新位姿估计值，=，=，进行步骤（c）；（c）根据公式（5）计算惯导位姿的底盘速度与所述位姿的瞬时速度之间的马氏距离；如果＜，则根据公式（6）~（10）计算获得所述移动机器人融合惯导定位后的最优位姿，进行步骤（d）；如果≥，则忽略所述惯导位姿；所述控制处理模块判定定位丢失；
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（5）
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（6）
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（7）
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（8）
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（9）
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（10）其中，为预设的第二阈值； t为定位过程中的任意采样时刻；为融合惯导定位的卡尔曼增益，为融合惯导定位后的最优底盘速度；为融合惯导定位后的系统不确定度协方差；（d）更新下一采样时刻的位姿估计值与系统位姿不确定度协方差估计值，=，=。
[0009]优选地，所述SLAM导航定位模块通过自适应蒙特卡洛自定位算法计算获得slam位姿数据。
[0010]优选地，所述为在稳定的场景中实际测试获得的可保证slam定位准确的阈值；所述为在稳定场景中实际测试获得的可保证所述惯性导航定位准确的阈值。
[0011]优选地，所述控制处理模块在未发生定位丢失的情况下，记录当前定位未丢失的位姿并存入到上一个未丢失的定位数据列表中；所述控制处理模块判定定位丢失后进入定位恢复流程，所述定位恢复流程包括以下步骤：所述控制处理模块控制所述驱动装置组带动所述移动机器人移动到上一个定位未丢失的位置，移动过程中采用惯性导航模块对所述移动机器人定位；所述控制处理模块完成定位恢复后继续采用融合slam定位与惯性导航的定位方法对所述移动机器人定位。
[0012]与现有技术相比较，本专利技术提供一种移动机器人的定位方法，使用惯性和SLAM的组合导航方式，通过惯性导航定位弥补slam定位丢失的情况，降低移动机器人定位丢失的概率，实现移动机器人在人流量较大场景下的准确定位。
附图说明
[0013]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0014]图1为本专利技术一种移动机器人的定位方法的流程图。
具体实施方式
[0015]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
[0016]一种移动机器人的定位方法，其中，所述移动机器人包括机器
视觉模块、惯性导航模块、slam导航定位模块、控制处理模块和驱动装置组，所述惯性导航模块包括编码器和陀螺仪，所述驱动装置组包括底盘和两个驱动轮，如图1所示，所述定位方法包括如下步骤：（1）所述移动机器人开机上电启动后，所述控制处理模块等待采样信号，若无，则继续等待；若有，则进入步骤2）；（2）所述控制处理模块获得所述移动机器人的位姿估计值和系统位姿不确定度协方差估计值。
[0017]其中，k为所述控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人的定位方法，其中，所述移动机器人包括机器视觉模块、惯性导航模块、slam导航定位模块、控制处理模块和驱动装置组，所述惯性导航模块包括编码器和陀螺仪，所述驱动装置组包括底盘和两个驱动轮，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤：（1）所述移动机器人开机上电启动后，所述控制处理模块等待采样信号，若无，则继续等待；若有，则进入步骤2）；（2）所述控制处理模块获得所述移动机器人的位姿估计值和系统位姿不确定度协方差估计值；其中，k为所述控制处理模块采集所述机器人位姿的时刻，所述移动机器人开机上电后，所述控制处理模块初始化设定所述移动机器人的初始位姿估计值和初始位姿不确定度协方差估计值，其中，=[0，0，0]；（3）所述控制处理模块获取所述slam导航定位模块发送的所述移动机器人的slam位姿和slam位姿的不确定度协方差；（4）所述控制处理模块获取所述惯性导航模块发送的所述移动机器人的惯导位姿、底盘速度和惯导位姿的不确定度协方差；（5）所述控制处理模块采用SLAM惯导复合定位算法，根据所述系统位姿不确定度协方差、所述slam定位不确定度协方差、所述惯导定位的不确定度协方差，加权融合所述slam位姿和所述惯导位姿，更新所述移动机器人的最优位姿；（6）所述控制处理模块控制所述驱动装置组带动所述移动机器人运动，重复步骤（1）~（5）。2.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位方法，其特征在于， =[x,y,θ]， x、y为当前位姿的所述移动机器人在预先绘制的slam地图中的坐标，θ为所述移动机器人的朝向角度；以所述移动机器人在理论初始位姿的朝向角度为0度，逆时针方向为正。3.根据权利要求1所述的一种移动机器人的定位方法，其特征在于，所述SLAM惯导复合定位算法包括以下步骤：（a）根据公式（1）计算所述slam位姿与所述位姿估计值之间的马氏距离D
m
；如果D
m
＜，则根据公式（2）~（4）计算获得所述移动机器人融合slam定位后的优化位姿，进行步骤（b）；如果D
m
≥，则忽略所述slam位姿，不做处理，进行步骤（c）；
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（1）
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（2）
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【专利技术属性】
技术研发人员：石飞，赵荣，
申请(专利权)人：南京璟一机器人工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：