机器人定位方法及装置、计算机存储介质、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种机器人定位方法、机器人定位装置、计算机存储介质、电子设备，其中，机器人定位方法包括：将机器人扫描到的周围环境的激光点云投射到栅格地图对应的栅格单元内；根据栅格单元内包含的障碍物像素点的个数，确定激光点云中的目标障碍物点云；对目标障碍物点云进行剔除处理；根据剔除处理之后的激光点云与地图数据的匹配度，确定粒子权重值；其中，粒子用于表示机器人的位姿；基于粒子权重值，对粒子对应的当前可能位姿进行加权计算，得到机器人的当前目标位姿。本公开能够提高机器人的定位精度。本公开能够提高机器人的定位精度。本公开能够提高机器人的定位精度。

【技术实现步骤摘要】
机器人定位方法及装置、计算机存储介质、电子设备


[0001]本公开涉及人工智能
，特别涉及一种机器人定位方法、机器人定位装置、计算机存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的快速发展，移动机器人在各个行业得到广泛应用，例如物流、家政、电力、机械加工等行业。移动机器人是指在未知环境或者部分未知环境中，完成环境感知、动态决策与规划、行为控制以及自主移动等功能的装置。对于移动机器人来说，定位就是确定机器人在环境地图中的位姿(包括位置和航向角)，它不仅是移动机器人完成环境地图的基本环节，也是机器人实现自主导航的关键技术。
[0003]目前，一般是将机器人扫描到的环境信息跟地图信息进行匹配，以实现机器人的定位。然而，在一些经常发生动态改变的非结构化场景中(例如：存在人员和餐车的移动及未知的障碍物的餐厅)，机器人扫描到的环境信息跟地图信息存在较大差异，匹配结果误差较大，导致机器人定位误差较大，甚至丢失自身位姿。
[0004]鉴于此，本领域亟需开发一种新的机器人定位方法及装置。
[0005]需要说明的是，上述本文档来自技高网...

【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：将机器人扫描到的周围环境的激光点云投射到栅格地图对应的栅格单元内；根据所述栅格单元内包含的障碍物像素点的个数，确定所述激光点云中的目标障碍物点云；对所述目标障碍物点云进行剔除处理；根据剔除处理之后的激光点云与地图数据的匹配度，确定粒子权重值；其中，粒子用于表示所述机器人的位姿；基于所述粒子权重值，对所述粒子对应的当前可能位姿进行加权计算，得到所述机器人的当前目标位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述栅格单元内包含的障碍物像素点的个数，确定所述激光点云中的目标障碍物点云，包括：当所述栅格单元内包含的障碍物像素点的个数小于第一数量阈值时，确定所述栅格单元内的激光点云为所述目标障碍物点云。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述栅格单元内包含的障碍物像素点的个数，确定所述激光点云中的目标障碍物点云，包括：当所述栅格单元内包含的障碍物像素点的个数大于或等于所述第一数量阈值时，获取所述障碍物像素点的正态分布参数；根据所述障碍物像素点的个数和所述正态分布参数，确定所述栅格单元内包含的激光点云的概率密度分布值；若所述概率密度分布值小于第二数量阈值，确定所述栅格单元内的激光点云为所述目标障碍物点云。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预设时间段内的位姿变化量和机器人的历史实际位姿，确定所述机器人的当前预估位姿；将所述当前预估位姿确定为中心坐标，将预设距离确定为裁剪范围；基于所述中心坐标和裁剪范围对全局地图进行裁剪，得到局部地图；对所述局部地图进行栅格化处理，得到所述栅格地图。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：获取所述机器人历史时刻在里程计坐标系下的第一位姿；以及，获取所述机器人当前时刻在所述里程计坐标系下的第二位姿；将所述第二位姿与所述第一位...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄金凤，王维，李伟，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：