定位与导航系统以及方法技术方案

本发明专利技术提供一种定位与导航系统以及方法，所述系统包括：激光雷达模块，用于扫描所述激光雷达模块所在高度平面内的环境区域，识别预设半径内的障碍物的位置信息，并根据所述障碍物的位置信息生成环境点云图像；双目视觉相机模块，用于获取所述机器人行进前方的视觉点云图像；惯性测量模块，用于采集所述机器人的加速度信息和角速度信息；轮式里程测量模块，用于采集所述机器人的位移路径；工控机，用于根据所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径对所述机器人进行定位和导航。本发明专利技术提高了定位与导航系统的鲁棒性和定位精度。

【技术实现步骤摘要】
定位与导航系统以及方法
本专利技术涉及机器人的定位导航
，具体涉及一种定位与导航系统及方法。
技术介绍
现有技术中实现机器人的定位与导航只基于激光雷达、只基于双目视觉相机、或者激光雷达与双目视觉相机结合的技术。只基于激光雷达实现机器人的定位与导航技术由于激光雷达的精度越高测距范围越大其价格会很昂贵，低精度低测距范围的激光雷达不能满足市面上低成本特定环境下的导航使用。只基于双目视觉相机实现机器人的定位与导航技术由于双目视觉相机容易受到光照和自身运动的影响，工作中易积累定位误差或丢失视觉图像特征而导致定位失败。基于激光雷达与双目视觉相机结合的技术存在定位精度不高的技术问题。因此，急需提出一种定位与导航系统及方法解决现有技术中存在的定位与导航系统适用性不高以及定位精度不高的技术问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种定位与导航系统及方法，旨在解决现有技术中存在的定位与导航系统适用性不高以及定位精度不高的技术问题。一方面，本专利技术提供一种定位与导航系统，所述定位与导航系统包括：激光雷达模块，设置于所述机器人的顶部，用于扫描所述激光雷达模块所在高度平面内的环境区域，识别预设半径内的障碍物的位置信息，并根据所述障碍物的位置信息生成环境点云图像；双目视觉相机模块，设置于所述机器人的第一侧壁，用于获取所述机器人行进前方的视觉点云图像；惯性测量模块，设置于所述机器人的几何中心位置，用于采集所述机器人的加速度信息和角速度信息；轮式里程测量模块，设置于所述机器人的车轮上，用于采集所述机器人的位移路径；工控机，用于接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并根据所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径对所述机器人进行定位和导航。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述工控机包括：定位模块，用于接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并将所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径进行融合，获得融合信息，并根据所述融合信息对所述机器人进行定位，获得定位信息；导航模块，用于获取所述机器人的目的地以及场景地图，根据所述目的地、所述场景地图以及所述定位信息，对所述机器人进行导航。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述定位模块包括：第一分析单元，用于接收所述加速度信息和所述角速度信息，并根据所述加速度信息和所述角速度信息计算所述机器人的第一位姿信息；第二分析单元，用于接收所述环境点云图像，并根据所述环境点云图像计算所述机器人的第二位姿信息；第三分析单元，用于接收所述视觉点云图像，并根据所述视觉点云图像和所述第二位姿信息计算所述机器人的第三位姿信息；融合单元，用于采用扩展卡尔曼滤波算法将所述第一位姿信息、所述第二位姿信息、所述第三位姿信息以及所述位移路径进行融合，得到所述融合信息；定位单元，用于接收所述融合信息，并根据所述融合信息对所述机器人进行定位，生成所述定位信息。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述视觉点云图像包括多帧子视觉点云图像，所述第三分析单元包括：第一帧图像获取单元，用于获取所述多帧子视觉点云图像中的第一帧子视觉点云图像，提取所述第一帧子视觉点云图像的第一感兴趣区域，并提取所述第一感兴趣区域中的第一特征点；图像获取时刻计算单元，用于根据所述第一位姿信息、所述位移路径和所述第一帧子视觉点云图像计算获取第二帧子视觉点云图像的获取时刻；第二帧图像获取单元，用于在所述获取时刻获取所述多帧子视觉点云图像中的第二帧子视觉点云图像，并提取与所述第一特征点对应的第二特征点；分析单元，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点计算所述机器人的第三位姿信息。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述图像获取时刻计算单元包括：预测单元，用于根据所述第一位姿信息和所述位移路径预测所述第一帧子视觉点云图像的消失时刻；时刻确定单元，用于根据所述消失时刻确定获取所述第二帧子视觉点云图像的获取时刻；其中，所述获取时刻早于所述消失时刻。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述第二帧图像获取单元包括：子视觉点云图像获取单元，用于在所述获取时刻获取所述多帧子视觉点云图像中的第二帧子视觉点云图像；第二感兴趣区域确定单元，用于根据所述第一位姿信息和所述位移路径估测所述第二帧子视觉点云图像中与所述第一感兴趣区域对应的第二感兴趣区域；特征点提取单元，用于在所述第二感兴趣区域中提取与所述第一特征点对应的所述第二特征点。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述激光雷达模块还用于测量障碍物与所述机器人之间的距离，若所述障碍物与所述机器人之间的距离小于设定的报警距离，则发出报警信号；所述工控机还用于接收所述报警信号，并根据所述报警信号控制所述机器人停止行驶。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述场景地图包括全局地图，所述导航模块包括：全局地图获取单元，用于获取预先构建好的全局地图；第一路径规划单元，用于根据所述全局地图、所述机器人的目的地以及所述定位信息，对所述机器人的进行路径规划，获得最优规划路径；第一导航单元，用于指示所述机器人按照所述最优规划路径进行行驶。在本专利技术一种可能的实现方式中，所述场景地图包括局部地图，所述导航模块包括：局部地图构建单元，用于根据所述环境点云图像和所述视觉点云图像构建所述局部地图；第二路径规划单元，用于根据所述机器人的目的地、所述局部地图以及所述定位信息，对所述机器人进行初始路径规划，获得初始规划路径；规划路径优化单元，用于在所述机器人按照所述初始规划路径行驶的过程中，对所述局部地图进行补充，获得补充局部地图，并根据所述补充局部地图多所述初始规划路径进行优化，获得优化规划路径；第二导航单元，用于指示所述机器人按照所述优化规划路径进行行驶。另一方面，本专利技术提供一种定位与导航方法，包括：通过激光雷达模块扫描所述激光雷达模块所在高度平面内的环境区域，识别预设半径内的障碍物的位置信息，并根据所述障碍物的位置信息生成环境点云图像；通过双目视觉相机模块获取所述机器人行进前方的视觉点云图像；通过惯性测量模块采集所述机器人的加速度信息和角速度信息；通过轮式里程测量模块采集所述机器人的位移路径；通过工控机接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并根据所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径对所述机器人进行定位和导航。本专利技术通过利用激光雷达模块、双目视觉相机模块、惯性测量模块和轮式里程测量模块共同对机器人进行定位，提高了定位与导航系统的鲁棒性，从而提高了定位与导航系统的定位精度。附图说明...

【技术保护点】
1.一种定位与导航系统，其特征在于，所述定位与导航系统包括：/n激光雷达模块，设置于所述机器人的顶部，用于扫描所述激光雷达模块所在高度平面内的环境区域，识别预设半径内的障碍物的位置信息，并根据所述障碍物的位置信息生成环境点云图像；/n双目视觉相机模块，设置于所述机器人的第一侧壁，用于获取所述机器人行进前方的视觉点云图像；/n惯性测量模块，设置于所述机器人的几何中心位置，用于采集所述机器人的加速度信息和角速度信息；/n轮式里程测量模块，设置于所述机器人的车轮上，用于采集所述机器人的位移路径；/n工控机，用于接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并根据所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径对所述机器人进行定位和导航。/n

【技术特征摘要】
1.一种定位与导航系统，其特征在于，所述定位与导航系统包括：
激光雷达模块，设置于所述机器人的顶部，用于扫描所述激光雷达模块所在高度平面内的环境区域，识别预设半径内的障碍物的位置信息，并根据所述障碍物的位置信息生成环境点云图像；
双目视觉相机模块，设置于所述机器人的第一侧壁，用于获取所述机器人行进前方的视觉点云图像；
惯性测量模块，设置于所述机器人的几何中心位置，用于采集所述机器人的加速度信息和角速度信息；
轮式里程测量模块，设置于所述机器人的车轮上，用于采集所述机器人的位移路径；
工控机，用于接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并根据所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径对所述机器人进行定位和导航。


2.根据权利要求1所述的定位与导航系统，其特征在于，所述工控机包括：
定位模块，用于接收所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径，并将所述环境点云图像、所述视觉点云图像、所述加速度信息、所述角速度信息以及所述位移路径进行融合，获得融合信息，并根据所述融合信息对所述机器人进行定位，获得定位信息；
导航模块，用于获取所述机器人的目的地以及场景地图，根据所述目的地、所述场景地图以及所述定位信息，对所述机器人进行导航。


3.根据权利要求2所述的定位与导航系统，其特征在于，所述定位模块包括：
第一分析单元，用于接收所述加速度信息和所述角速度信息，并根据所述加速度信息和所述角速度信息计算所述机器人的第一位姿信息；
第二分析单元，用于接收所述环境点云图像，并根据所述环境点云图像计算所述机器人的第二位姿信息；
第三分析单元，用于接收所述视觉点云图像，并根据所述视觉点云图像和所述第二位姿信息计算所述机器人的第三位姿信息；
融合单元，用于采用扩展卡尔曼滤波算法将所述第一位姿信息、所述第二位姿信息、所述第三位姿信息以及所述位移路径进行融合，得到所述融合信息；
定位单元，用于接收所述融合信息，并根据所述融合信息对所述机器人进行定位，生成所述定位信息。


4.根据权利要求3所述的定位与导航系统，其特征在于，所述视觉点云图像包括多帧子视觉点云图像，所述第三分析单元包括：
第一帧图像获取单元，用于获取所述多帧子视觉点云图像中的第一帧子视觉点云图像，提取所述第一帧子视觉点云图像的第一感兴趣区域，并提取所述第一感兴趣区域中的第一特征点；
图像获取时刻计算单元，用于根据所述第一位姿信息、所述位移路径和所述第一帧子视觉点云图像计算获取第二帧子视觉点云图像的获取时刻；
第二帧图像获取单元，用于在所述获取时刻获取所述多帧子视觉点云图像中的第二帧子视觉点云图像，并提取与所述第一特征点对应的第二特征点；
分析单元，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点计算所述机器人的第三位姿信息。


5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏翼鹰，孟庆磊，罗鹏飞，李涛，陈怡锦，卢宇飞，吴会豪，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42