传感器标定方法、机器人及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供一种传感器标定方法，一种机器人及一种计算机可读存储介质，传感器标定方法包括：控制机器人运动至具有一特征平面的位置，并控制传感器扫描特征平面；任意选取特征平面内至少两个相互独立且不在预设直线上的位置为参考位置，并从特征平面对应的点云中得到参考位置的点云数据；根据传感器与参考位置的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值，并补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，完成对传感器的校。本发明专利技术的实施例利用特征平面标定传感器，在具有特征平面的空间内均可对机器人的传感器进行标定，以提高传感器的准确性，降低了标定条件，简化了标定过程，提高了标定效率，用户能够即时校准传感器，并且无需额外付出成本。需额外付出成本。需额外付出成本。

【技术实现步骤摘要】
传感器标定方法、机器人及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术大致涉及智能设备
，尤其是一种传感器标定方法、机器人及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着技术发展，机器人能够承担部分人工工作，例如在配送搬运、机械加工、宣传引导等多个领域，机器人的应用越来越广泛。机器人中通常会设置用于整体或部分结构定位的传感器，例如各种视觉传感器、激光雷达等，并通过传感器扫描机器人周边环境，以获得障碍物相对于机器人的位置信息，或配合机器人定位等，进而实现机器人避让障碍物，或运动至特定地点等功能。
[0003]传感器固定安装在机器人的结构上，并且具有标准的安装位置，以使传感器与机器人的相对位置固定，在机器人运动时能够获知周边环境的准确信息。但由于加工工艺和安装过程的限制，传感器往往偏离标准位置，导致机器人与周边环境或定位标识的位置关系发生偏差，影响机器人正常运行，因此需要对机器人上安装的传感器进行标定。现有的标定方法需要将机器人固定在标定空间内部，依靠标定空间内的特定环境进行标定校准，但机器人的使用场景中通常不具备标定空间，当需要进行标定时需要返厂标定，成本高昂，效率低下，而且应用不便。
[0004]
技术介绍
部分的内容仅仅是专利技术人所知晓的技术，并不当然代表本领域的现有技术。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的一个或多个缺陷，本专利技术提供一种传感器标定方法，用于对安装于机器人上的传感器进行检验校正，所述传感器标定方法包括：
[0006]控制机器人运动至具有一特征平面的位置，并控制传感器扫描所述特征平面得到对应点云；
[0007]任意选取所述特征平面内至少两个相互独立且不在预设直线上的位置为参考位置，并从所述特征平面对应的点云中得到所述参考位置的点云数据；
[0008]根据传感器与参考位置的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值，并补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，完成对传感器的校正，所述标准位置为传感器在机器人上的理论安装位置。
[0009]根据本专利技术的一个方面，其中所述特征平面为水平面，或任何与所述传感器的标准位置距离和方向已知的实体平面；所述传感器与标准位置的偏差包括在所述特征平面垂线方向的距离偏差、在所述特征平面垂直方向上的俯仰角偏差和在所述特征平面平行线方向的滚转角偏差。
[0010]根据本专利技术的一个方面，还包括将所述传感器与参考位置的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；所述三维直角坐标系以所述传感器的标准位置在所述特征平面内
的垂足为原点，以所述传感器的标准位置与所述特征平面的垂线，或其平行线为Z轴，以所述传感器的视野范围的中线在所述特征平面内的投影为X轴，以所述特征平面内X轴的垂直方向为Y轴；其中所述预设直线为X轴及其平行线和Y轴及其平行线。
[0011]根据本专利技术的一个方面，所述传感器的标定方法还包括：
[0012]对获取的所述参考位置的点云数据进行拟合得到拟合平面；
[0013]获取拟合参数，并判断拟合参数是否符合特征平面，如果符合特征平面，则将所述传感器与参考位置的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；
[0014]如果不符合特征平面，则删除参考位置，并在所述特征平面内重新选取参考位置，直至获取不少于两个相互独立且不在预设直线上的参考位置。
[0015]根据本专利技术的一个方面，其中所述重新选取参考位置的步骤中，重新选取的参考位置与删除的参考位置之间的距离不小于第一预设距离。
[0016]根据本专利技术的一个方面，其中所述平面拟合的步骤中还包括：
[0017]统计同一参考位置的点云数据中的外点，并计算外点比例，所述外点比例为外点所占该参考位置中点云数据的比例；
[0018]判断外点比例是否符合特征平面，如果符合特征平面，则将所述传感器与参考位置的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值。
[0019]根据本专利技术的一个方面，其中所述传感器的标定方法还包括判断重新选取参考位置的次数是否大于第一阈值，如果大于第一阈值，控制机器人发出警报，或控制机器人运动至其他位置，重新确定特征平面。
[0020]根据本专利技术的一个方面，其中相邻所述参考位置在所述特征平面内的间距不小于第二预设距离。
[0021]根据本专利技术的一个方面，其中所述计算传感器与标准位置的偏差数值的步骤包括：
[0022]根据参考位置的Z坐标计算所述传感器与标准位置在垂直于所述特征平面方向上的偏差；
[0023]根据两个X坐标不相同的参考位置，计算所述传感器与标准位置的俯仰角偏差；
[0024]根据两个Y坐标不相同的参考位置，计算所述传感器与标准位置的滚转角偏差。
[0025]根据本专利技术的一个方面，其中所述计算传感器与标准位置的偏差数值的步骤还包括：选取多组参考位置，并取Z坐标平均值计算所述传感器与标准位置在垂直于所述特征平面方向上的偏差。
[0026]根据本专利技术的一个方面，一种机器人，包括：
[0027]主体；
[0028]传感器，所述传感器设置于所述主体上，并配置成能够对机器人的周边环境进行扫描，获取点云数据；和
[0029]控制系统，所述控制系统设置于所述主体上，且与所述传感器通讯，控制系统配置成可执行如前所述的传感器标定方法。
[0030]根据本专利技术的一个方面，其中所述机器人还包括运动装置，所述运动装置与所述控制系统通讯，并能够受控以带动所述机器人运动；所述控制系统接收预设指令，或间隔预设时间后执行所述传感器标定方法。
[0031]根据本专利技术的一个方面，一种计算机可读存储介质，包括存储于其上的计算机可执行命令，所述可执行命令在被处理器执行时实施如前所述的传感器标定方法。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的实施例利用特征平面标定传感器，在具有特征平面的空间内均可对机器人的传感器进行标定，以提高传感器的准确性，降低了标定条件，简化了标定过程，提高了标定效率，用户能够即时校准传感器，并且无需额外付出成本。本专利技术的实施例还包括一种能够执行前述传感器标定方法的机器人，以及一种能够执行前述传感器标定方法的计算机可读存储介质。
附图说明
[0033]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0034]图1是本专利技术的一个实施例中传感器标定方法的流程示意图；
[0035]图2是本专利技术的一个实施例中包含坐标转换过程的传感器标定方法的流程示意图；
[0036]图3是本专利技术的一个实施例中包含判断特征平面过程的传感器标定方法的流程示意图；
[0037]图4是本专利技术的一个实施例中包含判断外点比例过程的传感器标定方法的流程示意图；
[0038]图5是本专利技术的一个实施例中包含计算偏差过程的传感器标定方法的流程示意图；
[0039]图6是本专利技术的一个实施例中特征平面和参考位置的示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传感器标定方法，用于对安装于机器人上的传感器进行检验校正，所述传感器标定方法包括：控制机器人运动至具有一特征平面的位置，并控制传感器扫描所述特征平面得到对应点云；任意选取所述特征平面内至少两个相互独立且不在预设直线上的位置为参考位置，并从所述特征平面对应的点云中得到所述参考位置的点云数据；根据传感器与参考位置的点云数据，计算传感器与标准位置的偏差数值，并补偿因传感器偏离标准位置产生的扫描误差，完成对传感器的校正，所述标准位置为传感器在机器人上的理论安装位置。2.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其中所述特征平面为水平面，或任何与所述传感器的标准位置距离和方向已知的实体平面；所述传感器与标准位置的偏差包括在所述特征平面垂线方向的距离偏差、在所述特征平面垂直方向上的俯仰角偏差和在所述特征平面平行线方向的滚转角偏差。3.根据权利要求2所述的传感器标定方法，还包括将所述传感器与参考位置的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；所述三维直角坐标系以所述传感器的标准位置在所述特征平面内的垂足为原点，以所述传感器的标准位置与所述特征平面的垂线，或其平行线为Z轴，以所述传感器的视野范围的中线在所述特征平面内的投影为X轴，以所述特征平面内X轴的垂直方向为Y轴；其中所述预设直线为X轴及其平行线和Y轴及其平行线。4.根据权利要求3所述的传感器标定方法，还包括：对获取的所述参考位置的点云数据进行拟合得到拟合平面；获取拟合参数，并判断拟合参数是否符合特征平面，如果符合特征平面，则将所述传感器与参考位置的点云数据转换为三维直角坐标系内的坐标值；如果不符合特征平面，则删除参考位置，并在所述特征平面内重新选取参考位置，直至获取不少于两个相互独立且不在特定直线上的参考位置。5.根据权利要求4所述的传感器标定方法，其中所述重新选取参考位置的步骤中，重新选取的参考位置与删除的参考位置之间的距离不小于第一预设距离。6.根据权利要求4所述的传感器标定方法，其中所述平面拟合的步骤中还包括：统计同一参考位置的点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：董济铭，何林，唐旋来，
申请(专利权)人：上海擎朗智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：