基于地图匹配的定位控制方法、芯片及机器人技术

本发明专利技术公开基于地图匹配的定位控制方法、芯片及机器人，该定位控制方法包括：先基于局部地图和全局地图的相关性获取多个最佳旋转角度作为候选旋转角度，再利用候选旋转角度对同一局部地图旋转处理获得多个旋转后的局部地图；针对每一个旋转后的局部地图，都将其与一个全局地图求取互相关系数以结合候选旋转角度求取对应的最佳匹配结果；然后针对每一个最佳匹配结果在对应的全局地图下求取地图相关系数以归一化到同一尺度下进行比对，再从多个全局地图内选择相关性最强的最佳匹配结果对应的定位信息作为机器人定位的目标位置。

【技术实现步骤摘要】
基于地图匹配的定位控制方法、芯片及机器人
本专利技术涉及机器人定位的
，具体涉及基于地图匹配的定位控制方法、芯片及机器人。
技术介绍
SLAM允许移动机器人构建地图并使用即时构建的局部地图进行实时定位，但是由于栅格地图特征较少，移动机器人依赖于从栅格地图中提取特征进行定位时很容易丢失相关的特征信息，若机器人重启或突然重启或被强制移动到其他位置后，机器人即使执行定位操作也无法快速准确地定位其位姿、无法快速准确地将即时构建的局部地图转换回预先构建的全局地图内以实现定位回被强制移动前的初始位置，是目前亟需解决的问题。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术公开基于地图匹配的定位控制方法、芯片及机器人，通过评估计算多个全局地图与一个局部地图的匹配结果，快速准确地将即时构建的局部地图转换到对应的全局地图内以实现准确定位。具体技术方案如下：基于地图匹配的定位控制方法，所述定位控制方法包括：步骤A、根据一个局部地图的直线与一个全局地图的直线在霍夫空间内的互相关性，计算出第二预设数量的最佳旋转角度；其中，机器人预先存储有第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于地图匹配的定位控制方法，其特征在于，所述定位控制方法包括：/n步骤A、根据一个局部地图的直线与一个全局地图的直线在霍夫空间内的互相关性，计算出第二预设数量的最佳旋转角度；其中，机器人预先存储有第一预设数量的全局地图；/n步骤B、调用各个最佳旋转角度分别对一个局部地图进行旋转，获得第二预设数量的第一局部优化地图；/n步骤C、控制第二预设数量的第一局部优化地图分别与第一预设数量的全局地图进行两两加速卷积，获得每个第一局部优化地图与对应的每个全局地图的互相关参数矩阵；/n步骤D、从同一个互相关参数矩阵内获取数值最大的一个元素，再将当前获取的数值最大的元素相对应的横轴坐标及其纵轴坐标与第一局部...

【技术特征摘要】
1.基于地图匹配的定位控制方法，其特征在于，所述定位控制方法包括：
步骤A、根据一个局部地图的直线与一个全局地图的直线在霍夫空间内的互相关性，计算出第二预设数量的最佳旋转角度；其中，机器人预先存储有第一预设数量的全局地图；
步骤B、调用各个最佳旋转角度分别对一个局部地图进行旋转，获得第二预设数量的第一局部优化地图；
步骤C、控制第二预设数量的第一局部优化地图分别与第一预设数量的全局地图进行两两加速卷积，获得每个第一局部优化地图与对应的每个全局地图的互相关参数矩阵；
步骤D、从同一个互相关参数矩阵内获取数值最大的一个元素，再将当前获取的数值最大的元素相对应的横轴坐标及其纵轴坐标与第一局部优化地图相对应的一个最佳旋转角度组成相对应的全局地图与所述局部地图之间的最佳转换矩阵，然后利用最佳转换矩阵将所述局部地图转换到相对应的全局地图内，并确定转换为第二局部优化地图；
步骤E、控制第二局部优化地图与相对应的全局地图进行协方差运算，获得对应的地图相关系数；然后选择出数值最大的地图相关系数对应的全局地图，再按照数值最大的地图相关系数对应的最佳转换矩阵，在当前选择的全局地图内选择相匹配的坐标位置作为机器人的定位位置。


2.根据权利要求1所述定位控制方法，其特征在于，在所述步骤C中，用离散傅里叶变换来将每个第一局部优化地图与对应参与卷积的一个全局地图由时域空间转换到频域空间上，然后将第一局部优化地图在频域空间位置上的变换值与对应参与卷积的全局地图在对应频域空间位置上的变换值相乘，再经过离散傅里叶变换反变换来获取一个互相关参数矩阵，完成加速卷积，以实现用两个列元素的卷积替代一个第一局部优化地图和一个全局地图之间的卷积并获得相同的运算结果；
其中，在第二预设数量的第一局部优化地图中，每个第一局部优化地图都被设置为与任一个全局地图进行所述加速卷积，获取数目为第一预设数量和第二预设数量的乘积的互相关参数矩阵，以实现所述两两加速卷积；
其中，互相关参数矩阵的列数与对应的第一局部优化地图的横轴方向的栅格数目相等，互相关参数矩阵的行数与对应的第一局部优化地图的纵轴方向的栅格数目相等。


3.根据权利要求1所述定位控制方法，其特征在于，在所述步骤E中，所述控制第二局部优化地图与相对应的全局地图进行协方差运算，获得对应的地图相关系数的方法包括：
在参与协方差运算的全局地图内，分割出由与所述第二局部优化地图相匹配位置组成且与所述第二局部优化地图等同大小的全局分块地图，则确定将所述第二局部优化地图的矩阵元素与所述全局分块地图同行同列的矩阵元素的乘积的期望设置为第一期望；
将所述第二局部优化地图的矩阵元素的期望与所述全局分块地图的矩阵元素的期望的乘积设置为相关期望乘积；
将所述第二局部优化地图的矩阵元素的标准差与所述全局分块地图的矩阵元素的标准差的乘积设置为归一化乘积参数，用于将所述第二局部优化地图与相对应的全局地图归一化到同一尺度下；
最后将所述第一期望减去所述相关期望乘积而获得的差值除以所述归一化乘积参数，相除得到的结果为所述地图相关系数；其中，每一个地图相关系数与对应的一个全局地图相匹配，且与对应的一个最佳旋转角度相匹配，以使得所述地图相关系数排列组成一个矩阵。


4.根据权利要求3所述定位控制方法，其特征在于，在所述第一预设数量的全局地图中，每一个全局地图都存在所述第二预设数量的彼此不同的最佳旋转角度，进而每一个全局地图都存在所述第二预设数量的彼此不同的最佳转换矩阵，其中，每个第一局部优化地图相对于局部地图都存在相对应的一个最佳旋转角度。


5.根据权利要求1至4任一项所述定位控制方法，其特征在于，所述最佳转换矩阵用于表示所述相对应的全局地图的坐标系的原点与所述局部地图的机器人坐标系的原点之间的坐标偏移量与旋转角度，基于所述最佳转换矩阵确定所述相对应的全局地图的坐标系与所述局部地图的机器人坐标系之间的旋转和平移关系；
其中，将所述机器人坐标系原点设定为机器人上表面的中心或机器人的当前位置。


6.根据权利要求1至4任一项所述定位控制方法，其特征在于，所述根据一个局部地图的直线与一个全局地图的直线在霍夫空间内的互相关性，计算出第二预设数量的最佳旋转角度的具体方法包括以下步骤:
步骤1、通过霍夫变换从全局地图中获取一个参考坐标映射空间内的第一频数统计信息，同时通过霍夫变换从局部地图中获取一个参考坐标映射空间内的第二频数统计信息，并设置适用于所有参考坐标映射空间的参考旋转角度；其中，参考坐标映射空间是属于所述霍夫空间内；
步骤2、利用所述参考旋转角度的三角函数周期性对第二频数统计信息和第一频数统计信息进行卷积，获得局部地图的直线与全局地图相对应的直线的互相关信号序列；
步骤3、从互相关信号序列内计算获取第二预设数量的局部极大值，再将当前获取的第二预设数量的局部极大值对应的旋转角度设置为局部地图相对于全局地图的第二预设数量的最佳旋转角度；
其中，全局地图对应的一个参考坐标映射空间和局部地图对应的一个参考坐标映射空间都用于表示相同的环境区域，局部地图是机器人在当前运动区域内实时构建的，全局地图是机器人预先在同一运动区域内构建的。


7.根据权利要求6所述定位控制方法，其特征在于，在所述步骤1中，具体...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵一帆，黄惠保，
申请(专利权)人：珠海市一微半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44