移动机器人定位置信度评估方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种移动机器人定位置信度评估方法、装置及存储介质，其中方法包括：对栅格地图进行处理，提取特征得到特征容器；提取激光帧的特征，得到特征数据；判断特征数据的数量是否超过第一预设阈值，得到第一判断结果；当第一判断结果为是，根据特征容器对特征数据进行特征匹配，得到匹配结果；当第一判断结果为否，进行相关性匹配并计算定位精度与位姿置信度；判断匹配结果是否超过第二预设阈值，得到第二判断结果；当第二判断结果为是，根据匹配的特征计算定位精度与位姿置信度。本发明专利技术提出了一种独立于定位算法的位姿置信度评估方法，能够及时发现定位算法因意外发生错误的情况，帮助移动机器人及时停止运行，避免危险情况的发生。险情况的发生。险情况的发生。

【技术实现步骤摘要】
移动机器人定位置信度评估方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器人
，特别是涉及一种移动机器人定位置信度评估方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]当前的家用服务机器人和工业物流机器人为代表的移动机器人，大多会采用卡尔曼或者非线性优化方法输出机器人在栅格地图中的位置信息和定位的可靠性信息，采用概率中置信度概念，将当前位姿的是否正确表达为定位置信度。以上两大类方法通常会以一定频率输出机器的当前位姿，采用滤波方法往往会受到轮式里程计打滑或者匀速运动模型假设的不准确等原因出现位姿与真实位姿不符，而采用非线性优化的方法会批优化或者误匹配造成输出位姿与真实不符，使用方法内本身的协方差无法有效的表达此时的定位“丢失”信息，造成机器人在使用中的危险行为。这些方法为了兼顾实时性和运动连续性，通常会以一定频率优化输出位姿，另外为了兼顾运动连续性，会采用匀速模型或者轮式里程计信息，以上两种特点导致了移动机器人会偶发的出现位姿“丢失”即输出位置并非实际位置的情况，而此时定位置信度未能表达“丢失”信息，引发机器人在使用中的危险行为。
专本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，其包括：对栅格地图进行处理，提取特征得到特征容器；提取激光帧的特征，得到特征数据；判断所述特征数据的数量是否超过第一预设阈值，得到第一判断结果；当所述第一判断结果为是，根据所述特征容器对所述特征数据进行特征匹配，得到匹配结果；当所述第一判断结果为否，进行相关性匹配并计算定位精度与位姿置信度；判断所述匹配结果是否超过第二预设阈值，得到第二判断结果；当所述第二判断结果为是，根据匹配的特征计算定位精度与位姿置信度。2.根据权利要求1所述的移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述第二判断结果为否，执行如下步骤：对未成功匹配的特征进行聚类，得到聚类结果；判断所述聚类结果是否超过第三预设阈值，得到第三判断结果；当所述第三判断结果为是，输出警告信息。3.根据权利要求1所述的移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，所述对栅格地图进行处理，提取特征得到特征容器包括：对所述栅格地图作二值化处理，得到灰度图；使用边缘检测算法对所述灰度图进行边缘检测，生成有效边界，得到处理后地图；提取所述处理后地图的ORB特征，根据像素坐标对所述ORB特征进行排序，得到所述特征容器。4.根据权利要求1所述的移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，所述提取激光帧的特征，得到特征数据包括：将采集的激光数据转换成栅格图片；对所述栅格图片进行ORB特征的提取，得到特征数据。5.根据权利要求4所述的移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，所述将采集的激光数据转换成栅格图片包括：以移动机器人为原点，激光击中点与所述移动机器人之间的区域赋值为255，其余激光数据有效区域赋值为0，其他区域赋值为
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1。6.根据权利要求1所述的移动机器人定位置信度评估方法，其特征在于，所述根据所述特征容器对所述特征数据进行特征匹配，得到匹配结果包括：根据所述移...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴文杰，韩亮，
申请(专利权)人：浙江欣奕华智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：