一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质，该方法通过获取每个机器人上传的障碍物差异值，并对所有障碍物差异值进行分析；当障碍物差异值不满足预设要求，则表示对应的机器人为故障机器人；通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回，以对发生故障的机器人进行自动定位找回。对发生故障的机器人进行自动定位找回。对发生故障的机器人进行自动定位找回。

【技术实现步骤摘要】
一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及故障机器人定位找回领域，具体涉及一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，具备自主移动能力的服务机器人，通常要在与人共处的非结构化环境中工作。室内机器人的定位系统是机器人完成任务的必要保证，一旦机器人软硬件产生故障，或者场景环境出现较大变化，机器人便会出现定位偏移或者方向错乱，必然导致机器人任务失败，甚至产生安全隐患。因此，对于发生故障的机器人如何进行定位找回是一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是目前没有对发生故障的机器人进行定位找回的方案。因此，本专利技术提供一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质，以对发生故障的机器人进行定位找回。
[0004]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0005]一种故障机器人定位找回方法，包括服务器执行的如下步骤：
[0006]获取每个机器人上传的障碍物差异值，并对所有障碍物差异值进行分析；
[0007]当障碍物差异值不满足预设要求，则表示对应的机器人为故障机器人；
[0008]通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回。
[0009]进一步地，所述通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回，包括：
[0010]获取故障机器人在当前位置扫描的环境信息，并将环境信息转换为局部地形特征图；
[0011]将局部地形特征图与预先构建的楼宇地图进行比对，获取可信度最高的位置的定位差异度；
[0012]若所述定位差异度在楼宇地图差异模型的容许范围内，则所述故障机器人恢复定位并继续任务；否则，故障机器人停止任务并告警上报。
[0013]进一步地，所述故障机器人定位找回方法还包括：
[0014]获取多个机器人在不同时刻、不同位置对目标障碍物进行采样得到的采样数据；
[0015]对所述采样数据进行聚类和过滤，筛除异常数据；
[0016]采用平面插值算法对筛除异常数据后的采样数据进行处理，得到楼宇地图差异模型。
[0017]进一步地，确定障碍物差异值等级，并根据障碍物差异值等级进行分类报警。
[0018]一种故障机器人定位找回方法，包括各机器人执行的如下步骤：
[0019]获取机器人当前位置，并根据当前位置获取扫描范围内的障碍物信息；
[0020]基于所述障碍物信息进行固定障碍物和非固定障碍物识别，并将识别到的固定障
碍物作为待测障碍物，获取所述待测障碍物的实测点云距离；
[0021]基于所述机器人当前位置和所述实测点云距离，计算所述待测障碍物的点云距离差异值作为障碍物差异值发送给所述服务器。
[0022]进一步地，所述障碍物信息包括测距点云信息和/或平面图像信息；
[0023]所述基于所述障碍物信息进行固定障碍物和非固定障碍物识别，包括：
[0024]采用光流法计算扫描范围内测距点云信息中点云的运行速度和/或平面图像信息中图像特征点的运行速度；
[0025]当运行速度为0，则初步确定测距点云信息中和/或平面图像信息中存在固定障碍物；
[0026]对所述固定障碍物进行AI识别，获取所述固定障碍物的识别语义属性；
[0027]当所述固定障碍物的识别语义属性为预设语义属性，则将对应的固定障碍物作为非固定障碍物，并将剩余的其他固定障碍物作为待测障碍物。
[0028]进一步地，所述基于所述机器人当前位置和所述实测点云距离，计算所述待测障碍物的点云距离差异值，包括：
[0029]获取所述待测障碍物的实测点云距离在预先构建的楼宇地图上的投影距离，并根据所述机器人当前位置确定预先构建的楼宇地图中的固定障碍物的基准点云距离；
[0030]计算所述投影距离与所述基准点云距离的差异值，得到待测障碍物的点云距离差异值。
[0031]一种故障机器人定位找回装置，包括：
[0032]障碍物差异值分析模块，用于获取每个机器人上传的障碍物差异值，并对所有障碍物差异值进行分析；
[0033]故障机器人判断模块，用于当障碍物差异值不满足预设要求，则表示对应的机器人为故障机器人；
[0034]机器人定位找回模块，用于通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回；
[0035]障碍物信息获取模块，用于获取机器人当前位置，并根据当前位置获取扫描范围内的障碍物信息；
[0036]障碍物识别模块，用于基于所述障碍物信息进行固定障碍物和非固定障碍物识别，并将识别到的固定障碍物作为待测障碍物，获取所述待测障碍物的实测点云距离；
[0037]障碍物差异值获取模块，用于基基于所述机器人当前位置和所述实测点云距离，计算所述待测障碍物的点云距离差异值作为障碍物差异值发送给所述服务器。
[0038]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述故障机器人定位找回方法。
[0039]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述故障机器人定位找回方法。
[0040]本专利技术提供的一种故障机器人定位找回方法、装置、设备及介质，通过获取每个机器人上传的障碍物差异值，并对所有障碍物差异值进行分析；当障碍物差异值不满足预设要求，则表示对应的机器人为故障机器人；通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进
行定位找回，以对发生故障的机器人进行自动定位找回。
附图说明
[0041]此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：
[0042]图1为本专利技术一种故障机器人定位找回方法的应用场景图。
[0043]图2为本专利技术一种故障机器人定位找回方法的流程图。
[0044]图3为图1中步骤S13的一具体流程图。
[0045]图4为本专利技术一种故障机器人定位找回方法的另一流程图。
[0046]图5为图1中步骤S22的一具体流程图。
[0047]图6为图1中步骤S23的一具体流程图。
[0048]图7是本专利技术一种故障机器人定位找回装置的示意图。
[0049]图8是本专利技术计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0050]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0051]实施例1
[0052]本专利技术提供一种故障机器人定位找回方法，具体可应用在如图1所示的应用场景中，本事实例中的服务器指云端计算机。该方法可应用于不同电子设备中，该电子设备包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和ipod to本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，包括服务器执行的如下步骤：获取每个机器人上传的障碍物差异值，并对所有障碍物差异值进行分析；当障碍物差异值不满足预设要求，则表示对应的机器人为故障机器人；通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回。2.根据权利要求1所述的一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，所述通过构建的楼宇地图差异模型对故障机器人进行定位找回，包括：获取故障机器人在当前位置扫描的环境信息，并将环境信息转换为局部地形特征图；将局部地形特征图与预先构建的楼宇地图进行比对，获取可信度最高的位置的定位差异度；若所述定位差异度在楼宇地图差异模型的容许范围内，则所述故障机器人恢复定位并继续任务；否则，故障机器人停止任务并告警上报。3.根据权利要求1所述的一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，所述故障机器人定位找回方法还包括：获取多个机器人在不同时刻、不同位置对目标障碍物进行采样得到的采样数据；对所述采样数据进行聚类和过滤，筛除异常数据；采用平面插值算法对筛除异常数据后的采样数据进行处理，得到楼宇地图差异模型。4.根据权利要求1所述的一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，在确定故障机器人后，所述故障机器人定位找回方法还包括：确定障碍物差异值等级，并根据障碍物差异值等级进行分类报警。5.一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，包括各机器人执行的如下步骤：获取机器人当前位置，并根据当前位置获取扫描范围内的障碍物信息；基于所述障碍物信息进行固定障碍物和非固定障碍物识别，并将识别到的固定障碍物作为待测障碍物，获取所述待测障碍物的实测点云距离；基于所述机器人当前位置和所述实测点云距离，计算所述待测障碍物的点云距离差异值作为障碍物差异值发送给所述服务器。6.根据权利要求5所述的一种故障机器人定位找回方法，其特征在于，所述障碍物信息包括测距点云信息和/或平面图像信息；所述基于所述障碍物信息进行固定障碍物和非固定障碍物识别，包括：采用光流法计算扫描范围内测距点云信息中点云的运行速度和/或平面图像信息中图像特征点的运行速度；当运行...

【专利技术属性】
技术研发人员：牟其龙，
申请(专利权)人：上海有个机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：