一种移动机器人定位方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动机器人定位方法和系统，所述方法包括如下步骤：确定定位场景，在所述定位场景内贴装视觉定位标识符，建立视觉定位标识符地图；在所述定位场景同时建立激光定位地图；获取视觉标识符地图定位数据和激光定位地图的定位数据，并处理两种定位数据，形成融合定位数据；根据所述融合定位数据进行处理获取或更新定位结果。所述方法和系统采用视觉标识符和激光里程计进行数据融合的方式进行机器人定位，可以有效地提高机器人定位的精度，避免单纯的激光里程计扫描存在地图边缘缺失的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人定位方法和系统
本专利技术涉及移动机器人定位领域，特别涉及一种移动机器人定位方法和系统。
技术介绍
目前使用激光里程计作为移动机器人定位的方式已成为一大主流，其算法执行效率高，定位精度也较高，但是也存在高度相似的几何环境定位丢失的风险，大地图下全局自主重定位计算速度慢甚至无法准确定位。目前视觉传感器价钱低廉，成本底，定位精度也较高，也是用于定位的常用手段。但一般基于图像特征追踪的方式在大场景下需要维护很大的地图，且对计算平台有很高的要求，目前并不适用于使用嵌入式计算平台的移动机器人。比如现有技术中专利申请号为CN201811085808的中国专利公开了一种基于无人机视觉SLAM的辅助地面机器人导航方法及装置，该专利用视觉特征去弥补激光建图时由于扫描高度限制而导致的地图边缘信息缺失的问题，但并没有有效的提高移动机器人的定位精度。因为本来激光应该看不到的地方还是看不到，由于建图时考虑了不同高度的障碍物，并将其反映在地图中，反而使得定位时做scan-map的匹配时无法正确的匹配。
技术实现思路
<br>本专利技术其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动机器人定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n确定定位场景，在所述定位场景内贴装视觉定位标识符，建立视觉定位标识符地图；/n在所述定位场景同时建立激光定位地图；/n获取视觉标识符地图定位数据和激光定位地图的定位数据，并处理两种定位数据，形成融合定位数据；/n根据所述融合定位数据进行处理获取或更新定位结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
确定定位场景，在所述定位场景内贴装视觉定位标识符，建立视觉定位标识符地图；
在所述定位场景同时建立激光定位地图；
获取视觉标识符地图定位数据和激光定位地图的定位数据，并处理两种定位数据，形成融合定位数据；
根据所述融合定位数据进行处理获取或更新定位结果。


2.根据权利要求1所述的一种移动机器人定位方法，其特征在于，所述定位方法包括视觉定位标识符地图的初始化步骤：获取机器人的当前位置，通过激光里程计建立临时地图，在所述临时地图内选取当前移动机器人未到达过的栅格点作为目标点进行移动，直到检测到所述视觉定位标识符地图中贴装好的视觉定位标识符停止。


3.根据权利要求2所述的一种移动机器人定位方法，其特征在于，通过检测到的视觉定位标识符计算移动机器人在定位地图中的全局位姿：
Twr＝Twt(TraTat)-1
其中Twt表示视觉标识符在全局地图中的位姿，Twr表示激光里程计定位移动机器人在全局地图中的位姿，Tra从相机安装位姿到机器人中心的坐标变化关系，Tat表示相机坐标系下视觉标识符的位姿，所述相机安装于机器人本体和运动机构。


4.根据权利要求1所述的一种移动机器人定位方法，其特征在于，所述视觉标识符地图采用结构化数据存储，所述结构化数据包括：视觉标识符编号id-视觉标识符位置xyz-视觉标识符姿态(四元数形式)Q-迭代优化次数N-最近一次优化或检测的时间t。


5.根据权利要求1所述的一种移动机器人定位方法，其特征在于，所述定位方法还包括在对视觉标识符定位精度优化检测方法：



ei＝ln(Tit-1Ti-1Tt)∨＝ln(exp((-ξit)∧)exp((-ξi)∧)exp(ξt∧))∨
其中，ξ表示待优化的变量为李代数形式下表示的视觉表示符，用于表示移动机器人或移动机器人机构的空间位姿；i是索引标号，指代第i次对视觉标识符的检测；ei表示的是设计的误差函数；Tit表示的是从视觉标识符到移动机器人或移动机器人机构的位姿变换关系，...

【专利技术属性】
技术研发人员：余子衿，张汉烨，
申请(专利权)人：杭州艾米机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33