【技术实现步骤摘要】
一种机器人定位方法、装置、机器人及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种机器人定位方法、装置、机器人及存储介质。
技术介绍
[0002]激光slam是目前最为广泛应用的机器人定位技术之一。在激光slam的中，存在一些具有挑战性的场景，会使定位精度降低，例如走廊、单边墙壁、圆形边界等。
[0003]现有的处理往往只能应对某一种场景，如长走廊，存在一种方法，利用点云提取先端，判断当前为长走廊，然后将预测的当前机器人位置与激光雷达扫描匹配后获取的航向相融合，获得融合后的机器人位姿。
[0004]但是，现有的对激光退化的处理，局限于预先确定的某个场景，以场景的特点为处理依据，适应性较差，导致机器人定位精度较低。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种机器人定位方法、装置、机器人及存储介质，以解决现有技术的定位精度低等缺陷。
[0006]本申请第一个方面提供一种机器人定位方法，包括：
[0007]获取机器人的当前运行环境对应的当前激光点云和局部概率地图；>[0008]根据所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人定位方法，其特征在于，包括：获取机器人的当前运行环境对应的当前激光点云和局部概率地图；根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配情况，判断当前是否存在激光退化；在当前存在激光退化时，根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配点的位置信息，确定激光退化方向；获取所述机器人的当前预测位置；根据所述当前预测位置、激光退化方向、各匹配点的位置信息及各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前位姿信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前预测位置、激光退化方向、各匹配点的位置信息及各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前位姿信息，包括：将所述激光退化方向确定为第一方向，将与所述激光退化方向相垂直的方向确定为第二方向；将所述当前预测位置对应的第一方向坐标，确定为所述机器人的当前第一方向坐标；根据各匹配点的位置信息，确定所述机器人的当前第二方向坐标；根据各匹配点的角度信息，确定所述机器人的当前朝向；根据所述机器人的当前第一方向坐标、当前第二方向坐标及当前朝向，确定所述当前位姿信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前激光点云和局部概率地图之间的匹配情况，判断当前是否存在激光退化，包括：计算当前激光点云和局部概率地图之间的匹配值；当所述匹配值大于预设的匹配值阈值时，将所述当前激光点云对应的采集点确定为匹配点；当所述匹配点的个数超出第一预设阈值时，确定当前存在激光退化。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述匹配点的个数大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，统计当前采集点对应的角度匹配点的个数；当所述角度匹配点的个数超出第三预设阈值时，确定当前存在激光角度退化。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述机器人的当前预测朝向；根据所述匹配点的位置信息，确定机器人的当前位置信息；根据所述机器人的当前预测朝向和所述当前位置信息，确定所述机器人的当前位姿信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算当前局部概率地图和历史局...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘嗣超，闫东坤，
申请(专利权)人：北京盈迪曼德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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