【技术实现步骤摘要】
扫地机器人的定位方法
[0001]本公开涉及一种扫地机器人的定位方法，尤其是涉及一种基于多传感器融合的改进粒子滤波定位方法。
技术介绍
[0002]目前扫地机器人已经广泛的应用于各种场景，如商业广场，酒店，家庭等。
[0003]扫地机器人需要在工作场景内完成作业任务，需要准确的定位信息。例如，当扫地机器人无法准确知道自己的位姿信息时，其无法对地面进行全面的清扫。
[0004]当扫地机器人工作场景复杂时，或者当扫地机被抱起时或者有较复杂动态环境时，扫地机器人需要在这种复杂环境下进行精确的定位，需要对这些局部环境与全局环境信息进行匹配以及使用粒子滤波来进行定位，使得扫地机能在复杂环境仍然能够有序的完成作业任务，解决机器人在发生绑架时或在动态障碍物的干扰下，定位不准确的问题。
[0005]扫地机在各种场景执行作业任务，是需要预先确定一个环境模型或通过传感器给机器人提供外部信息，并且机器人的初始位姿是未知的，通过传感器的数据再确定机器人在地图的位姿信息。普通的机器人定位可能是通过粒子率算法或者帧间匹配来得到一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种扫地机器人的定位方法，其特征在于，包括：构建全局栅格地图，控制扫地机器人在工作场景中进行作业，并获得扫地机器人的初始位姿信息；根据扫地机器人的深度相机所感知的周围环境信息，获得扫地机器人的粗全局位姿，并根据扫地机器人的粗全局位姿，获得定位粒子群；通过扫地机器人的里程计和IMU获得扫地机器人的位移增量，根据扫地机器人的初始位姿信息和所述扫地机器人的位移增量对定位粒子群中的每个粒子进行运动更新，获得定位粒子群中的每个粒子的先验位姿信息；根据扫地机器人的激光雷达的测量信息获得定位粒子群中的每个粒子的后验概率密度；根据后验概率密度从定位粒子群中选择部分粒子，并根据选择的粒子的先验位姿信息获得扫地机器人在全局栅格地图中的位置，并输出该扫地机器人在全局栅格地图中的位置。2.如权利要求1所述的扫地机器人的定位方法，其特征在于，通过扫地机器人的里程计和IMU获得扫地机器人的位移增量包括：将扫地机器人的里程计所获得的数据与扫地机器人的IMU所获得的数据经过扩展卡尔曼滤波融合后，得到OXY坐标系下的X方向位移增量Δx，y方向位移增量Δy以及角位移增量Δθ。3.如权利要求1所述的扫地机器人的定位方法，其特征在于，根据扫地机器人的激光雷达的测量信息获取每个粒子的后验概率密度包括：基于全局栅格地图来构建似然域地图，以及根据激光雷达的测量信息，通过查询似然域地图获得每个粒子的后验概...
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