斜坡定位校正方法、装置、机器人及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种斜坡定位校正方法，所述方法利用惯性测量元件实时获取机器人的位姿和位姿变化，从而推断出机器人所处环境的变化，能够实时对机器人定位结果做出补偿，实时性好；而且机器人会根据自身位姿的变化测算环境和环境变化，在不需要人为干扰的前提下，机器人本身对自己的定位误差进行校正，不再需要人为设置虚拟墙或者人为测量斜坡角度，方便快捷。本发明专利技术还提供了一种斜坡定位校正装置、机器人及非易失性计算机可读存储介质。器人及非易失性计算机可读存储介质。器人及非易失性计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】
斜坡定位校正方法、装置、机器人及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人定位领域，尤其涉及一种斜坡定位校正方法、装置、机器人及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着机器人相关技术的快速发展，人们对机器人的需求也越来越高。轮式移动机器人是依靠滚轮实现移动来自动执行工作，它既可以接受人类指挥，也可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则来行动。它的任务是协助或取代人类的工作，例如送餐、收发快递等。
[0003]轮式移动机器人的运行依赖于其工作地点的精确地图定位，基于视觉和轮式里程编码器相结合的室内定位技术在机器人领域应用越来越广泛，这种定位方式首先利用相机提取图像特征，进行特征匹配后计算机器人位姿变化，再利用轮式里程计对编码器进行积分得到机器人的位姿变化，最后对两者得到的结果进行融合得到机器人的最终位姿，但是由于相机和轮式里程编码器自身的局限性无法解决大型室内复杂场景下，例如上下斜坡、剧烈颠簸带来的定位跳变引起的定位误差。而这种定位误差在对室内这种定位精度要求较高的场景下，不可避免的会对机器人避障、规划和决策带来影响。
[0004]当前技术上无法避免这种室内斜坡环境导致的定位跳变，从而导致定位误差。当前一般有两种解决方案：第一种是在建图时设立斜坡元素，在定位至斜坡位置时直接对定位进行补偿，但是由于机器人在斜坡上也会进行旋转和多方向的运动，就导致这种不足够灵活的补偿方案会使得机器人定位不够精确；第二种方案是在建图时在斜坡处设定障碍物(虚拟墙)，使得机器人在定位和规划时就不会经过斜坡，从而避免由于上下斜坡带来的定位误差，但其限制了机器人的运行边界。
[0005]上述现有技术中的两种方案都避免或者减少了由于斜坡带来的定位误差，但是都或多或少有着些许限制和不足，并且无法处理机体剧烈颠簸或者抖动带来的定位误差。
[0006]当前的送餐服务机器人的定位方案主要利用Marker(对机器人运行起到引导作用的的标识)与里程计相结合的方案来进行的，由于Marker的定位方案无法判定机器人在运动过程中的位姿变化是由于平面上的运动还是上下斜坡带来的视角变化引起的，因此如果不采用合适的定位校正方案来处理上下斜坡引起的定位跳变，就会导致最终定位结果出现偏差，定位上的偏差会导致机器人的感知、规划和决策等功能出现一系列问题。因此就需要一种鲁棒性高、实时性快、精度高的补偿方案来对斜坡环境导致的定位误差进行补偿和修正。

技术实现思路

[0007]本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一。为此，本专利技术提出了一种斜坡定位校正方法，所述方法利用惯性测量元件实时获取机器人的位姿和位姿变化，从而推断出机器人所处环境的变化，能够实时对机器人定位结果做出补偿，实时性好；而且机器
人会根据自身位姿的变化测算环境和环境变化，在不需要人为干扰的前提下，机器人本身对自己的定位误差进行校正，不再需要人为设置虚拟墙或者人为测量斜坡角度，方便快捷。
[0008]根据本专利技术的斜坡定位校正方法，应用于一机器人，所述方法包括以下步骤：
[0009]利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿；
[0010]通过所述机器人的位姿判断所述预定区域内是否有斜坡；
[0011]若判断所述预定区域内有斜坡，则利用该斜坡处对应的位姿补偿所述斜坡处的定位误差。
[0012]根据本专利技术的斜坡定位校正方法，所述方法利用惯性测量元件实时获取机器人的位姿和位姿变化，从而推断出机器人所处环境的变化，能够实时对机器人定位结果做出补偿，实时性好；而且机器人会根据自身位姿的变化测算环境和环境变化，在不需要人为干扰的前提下，机器人本身对自己的定位误差进行校正，不再需要人为设置虚拟墙或者人为测量斜坡角度，方便快捷。
[0013]另外，根据本专利技术上述的斜坡定位校正方法，还可以具有如下附加的技术特征：
[0014]所述利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿的具体步骤包括：
[0015]利用所述惯性测量元件测量所述机器人的三轴线加速度、三轴角速度，通过所述三轴线加速度构成的第一欧拉角反旋转矩阵以及所述三轴角速度构成的第二欧拉角反旋转矩阵来计算出所述机器人的位姿。
[0016]所述机器人的位姿状态方程为：其中，
[0017]O为3行3列的零矩阵，I为3行3列的单位矩阵，A为所述第一欧拉角反旋转矩阵，G为所述第二欧拉角反旋转矩阵，为所述机器人的状态，所述机器人的状态包括机器人的俯仰角位姿信息和翻滚角位姿信息,X为状态变量,
[0018]所述第一欧拉角反旋转矩阵的元素a
x
、a
y
、a
z
分别表示所述机器人在机体坐标系下的正方向上的三轴线加速度，
‑
a
x
、
‑
a
y
、
‑
a
z
分别表示所述机器人在机体坐标系下的反方向上的三轴线加速度，所述第二欧拉角反旋转矩阵的元素w
x
、w
y
、w
z
分别表示所述机器人在导航坐标系下的正方向上的三轴角速度，
‑
w
x
、
‑
w
y
、
‑
w
z
分别表示所述机器人在导航坐标系下的反方向上的三轴角速度。
[0019]所述利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿的具体步骤还包括：
[0020]通过状态转移矩阵并使用先验估计的方法来计算所述机器人的位姿，其中，利用先验估计的方法计算所述机器人的位姿的公式为：其中，
[0021]表示所述机器人在第k+1处的位姿，P
k
表示所述机器人在第k处的位姿，A
lin,k
表示所述状态转移矩阵，表示所述状态转移矩阵的转置矩阵，Q
k
表示噪声。
[0022]所述通过状态转移矩阵并使用先验估计的方法来计算所述机器人的位姿的步骤之后，还包括以下步骤：
[0023]通过测量值来对修正所述机器人的位姿的先验估计值。
[0024]所述通过所述机器人的位姿判断所述预定区域内是否有斜坡；若有，则利用该斜坡处对应的位姿补偿所述斜坡处的定位误差的具体步骤包括：
[0025]通过所述机器人的位姿中的欧拉角来判断所述预定区域内是否有斜坡，若所述欧拉角的俯仰角和翻滚角在机体坐标系下有数值，则判定该预定区域内有斜坡；若所述欧拉角的俯仰角和翻滚角在机体坐标下为0，则判断该预定区域内没有斜坡；
[0026]若判定该预定区域内有斜坡，则利用该斜坡处对应的位姿的俯仰角和翻滚角的数值来补偿所述斜坡处的定位误差本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种斜坡定位校正方法，应用于一机器人，其特征在于，包括以下步骤：利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿；通过所述机器人的位姿判断所述预定区域内是否有斜坡；若判断所述预定区域内有斜坡，则利用该斜坡处对应的位姿补偿所述斜坡处的定位误差。2.根据权利要求1所述的斜坡定位校正方法，其特征在于，所述利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿的具体步骤包括：利用所述惯性测量元件测量所述机器人的三轴线加速度、三轴角速度，通过所述三轴线加速度构成的第一欧拉角反旋转矩阵以及所述三轴角速度构成的第二欧拉角反旋转矩阵来计算出所述机器人的位姿。3.根据权利要求2所述的斜坡定位校正方法，其特征在于，所述机器人的位姿状态方程为：其中，O为3行3列的零矩阵，I为3行3列的单位矩阵，A为所述第一欧拉角反旋转矩阵，G为所述第二欧拉角反旋转矩阵，为所述机器人的状态，所述机器人的状态包括机器人的俯仰角位姿信息和翻滚角位姿信息，X为状态变量，所述第一欧拉角反旋转矩阵的元素a
x
、a
y
、a
z
分别表示所述机器人在机体坐标系下的正方向上的三轴线加速度，
‑
a
x
、
‑
a
y
、
‑
a
z
分别表示所述机器人在机体坐标系下的反方向上的三轴线加速度，所述第二欧拉角反旋转矩阵的元素w
x
、w
y
、w
z
分别表示所述机器人在导航坐标系下的正方向上的三轴角速度，
‑
w
x
、
‑
w
y
、
‑
w
z
分别表示所述机器人在导航坐标系下的反方向上的三轴角速度。4.根据权利要求3所述的斜坡定位校正方法，其特征在于，所述利用所述机器人的惯性测量元件测量所述机器人在预定区域内的定位数据，并根据所述定位数据计算出所述机器人在该预定区域内的位姿的具体步骤还包括：通过状态转移矩阵并使用先验估计的方法来计算所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：武金龙，张涛，何科君，陈美文，
申请(专利权)人：深圳市普渡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：