机器人全局自定位方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了机器人全局自定位方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取启动全局自定位的请求；根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理；获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据；根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图；计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置。通过实施本发明专利技术实施例的方法无需增加传感器等硬件，实现低成本地提高机器人的定位准确率。

【技术实现步骤摘要】
机器人全局自定位方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及机器人定位方法，更具体地说是指机器人全局自定位方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在科技快速发展的时期，移动智能机器人越来突出重要性，移动智能机器人具有感知、决策等多种功能，因而在辅助或替代人类工作方面具有巨大的潜力。其中，机器人自主移动能力作为衡量机器人智能程度的重要指标，可见导航任务是大多数具有移动功能的智能机器人在实际应用中需解决的首要问题。通用的移动智能机器人底盘能够搭载不同的模块完成各种工作。有些特殊的场景对人存在的危害，需要机器人进行重复性定时往返作业，比如移动智能机器人搭载消毒液进行消毒喷雾，机器人搭载紫外线灯进行杀菌，但是不管搭载何种功能的模块完成的工作，都需要进行机器人的定位和导航，但是，现有的机器人的定位方法基本上采用的是局部定位方法，定位的准确率并不高，从而影响机器人的实际工作，若需要提高定位准确率，则需要增加多个传感器进行检测定位，成本较高。因此，有必要设计一种新的方法，实现低成本地提高机器人的定位准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供机器人全局自定位方法、装置、计算机设备及存储介质。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：机器人全局自定位方法，包括：获取启动全局自定位的请求；根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理；获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据；根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图；计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置。其进一步技术方案为：所述根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理，包括：根据所述请求对机器人当前加载的地图进行二值化处理，以得到二值化地图；对所述二值化地图使用连通域算法只保留实际有效的连通域区域，剔除机器人无法通过的区域，以得到有效二值化地图；根据所述有效二值化地图创建似然域地图。其进一步技术方案为：所述似然域地图中每个栅格对应的像素值为栅格坐标到离所述栅格的最近黑色栅格的棋盘距离值。其进一步技术方案为：所述获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据，包括：获取机器人底盘上的激光雷达数据，并剔除所述激光雷达数据内的无效值以及测距无效距离值，以得到有效数据。其进一步技术方案为：所述根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图，包括：对预处理后的地图中的每个区域都根据所述有效数据以及预处理后的地图计算匹配误差值；对所述似然域地图提取最大像素值，并将所述有效数据的点数，以得到位置最大误差值，并根据所述匹配误差值与所述位置最大误差值计算所述似然域地图每个栅格的概率，以得到概率分布地图。其进一步技术方案为：所述对预处理后的地图中的每个区域都根据所述有效数据以及预处理后的地图计算匹配误差值，包括：根据预处理后的地图每个栅格的像素值转换成对应的预估机器人位置；将所述有效数据转换为似然域地图的像素；从似然域地图中提取所述有效数据对应的像素值并求和，以得到预估机器人位置对应的匹配误差值。其进一步技术方案为：所述计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置，包括：遍历似然域地图中所有可行区域，并筛选出概率分布地图中最大值所对应的位置，以得到机器人的位置。本专利技术还提供了机器人全局自定位装置，包括：请求获取单元，用于获取启动全局自定位的请求；预处理单元，用于根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理；数据处理单元，用于获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据；概率图生成单元，用于根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图；位置确定单元，用于计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置。本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过外部发起的启动全局自定位的请求，进行全局自定位，对加载的地图进行预处理，以提升匹配的准确率，根据激光雷达数据以及预处理后的地图生成概率分布地图，再从概率分布地图中筛选出最大值，以确定机器人的位置，无需增加传感器等硬件，实现低成本地提高机器人的定位准确率。下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位方法的子流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位方法的子流程示意图；图5为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位方法的子流程示意图；图6为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位装置的示意性框图；图7为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位装置的预处理单元的示意性框图；图8为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位装置的数据处理单元的示意性框图；图9为本专利技术实施例提供的机器人全局自定位装置的匹配误差值计算子单元的示意性框图；图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.机器人全局自定位方法，其特征在于，包括：/n获取启动全局自定位的请求；/n根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理；/n获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据；/n根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图；/n计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置。/n

【技术特征摘要】
1.机器人全局自定位方法，其特征在于，包括：
获取启动全局自定位的请求；
根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理；
获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据；
根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图；
计算所述概率分布地图内概率最大的像素值，并将所述像素值转换为坐标值，以得到机器人的位置。


2.根据权利要求1所述的机器人全局自定位方法，其特征在于，所述根据所述请求对机器人当前加载的地图进行预处理，包括：
根据所述请求对机器人当前加载的地图进行二值化处理，以得到二值化地图；
对所述二值化地图使用连通域算法只保留实际有效的连通域区域，剔除机器人无法通过的区域，以得到有效二值化地图；
根据所述有效二值化地图创建似然域地图。


3.根据权利要求2所述的机器人全局自定位方法，其特征在于，所述似然域地图中每个栅格对应的像素值为栅格坐标到离所述栅格的最近黑色栅格的棋盘距离值。


4.根据权利要求2所述的机器人全局自定位方法，其特征在于，所述获取机器人底盘上的激光雷达数据，并根据所述激光雷达数据剔除不符合要求的数据，以得到有效数据，包括：
获取机器人底盘上的激光雷达数据，并剔除所述激光雷达数据内的无效值以及测距无效距离值，以得到有效数据。


5.根据权利要求4所述的机器人全局自定位方法，其特征在于，所述根据所述有效数据以及预处理后的地图生成概率分布地图，包括：
对预处理后的地图中的每个区域都根据所述有效数据以及预处理后的地图计算匹配误差值；
对所述似然域地图提取最大像素值，并将所述有效数据的点数，以得到位置最大误差值，并根据所述匹配误差值与所述位置最...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫宇通，施健，杨炯丰，涂静一，沈锋，王一科，张静，
申请(专利权)人：深圳中智永浩机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44