机器人及其地图构建与定位方法技术

本申请提供一种机器人及其地图构建与定位方法。该机器人包括运动传感器、视觉传感器、激光雷达及处理器，运动传感器用于获取机器人的运动参数，视觉传感器用于获取机器人前方的图像，激光雷达用于获取机器人前方的物体的信息，机器人前方的物体的信息包括物体相对于机器人的距离和角度，处理器用于根据运动传感器获取到的运动参数以及视觉传感器获取到的图像确定机器人的位姿信息，并至少根据位姿信息和激光雷达获取到的机器人前方的物体的信息构建点云地图，以及至少根据点云地图确定机器人的位置及机器人前方的障碍物的位置。本申请提供的机器人能够构建得到精确的三维地图，有利于获取到准确的机器人位置信息及障碍物信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
机器人及其地图构建与定位方法


[0001]本申请涉及机器人
，尤其涉及一种机器人及其地图构建与定位方法。

技术介绍

[0002]目前，机器人一般通过GPS、RTK、beacon技术或者使用相机进行环境感知，以获取环境信息，并根据该环境信息进行定位和建图，但是GPS、RTK或者beacon技术价格昂贵，并且对于GPS信号依赖性很强，当GPS信号出现干扰会大大降低定位可靠度；关于beacon技术，需要提前布置环境并且beacon信号的干扰会影响定位可靠度；而根据相机拍摄的图像获取到的三维环境信息的准确度不高，构建的地图的精确度不高，并且还需要依赖大数据进行运作，对于未经过训练的场景表现不佳。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本申请提供一种机器人及其地图构建与定位方法，能够构建得到精确的三维地图，有利于机器人获取到准确的机器人位置信息及障碍物信息，进而进行精确地路径规划。
[0004]本申请一方面提供一种机器人，所述机器人包括运动传感器、视觉传感器、激光雷达及处理器，所述运动传感器用于获取所述机器人的运动参数，所述运动参数包括加速度及角速度，所述视觉传感器用于获取所述机器人前方的图像，所述激光雷达用于获取所述机器人前方的物体的信息，所述机器人前方的物体的信息包括所述物体相对于所述机器人的距离和角度，所述处理器用于根据所述运动传感器获取到的运动参数以及所述视觉传感器获取到的图像确定所述机器人的位姿信息，并至少根据所述位姿信息和所述激光雷达获取到的机器人前方的物体的信息构建点云地图，以及至少根据所述点云地图确定所述机器人的位置及所述机器人前方的障碍物的位置。
[0005]本申请提供的机器人，通过激光雷达获取前方物体相对于机器人的距离和角度，并通过视觉传感器以及运动传感器获取机器人的位姿信息，根据获取到的前方物体相对于机器人的距离和角度以及机器人的位姿信息能够构建得到精确的三维地图，有利于机器人获取到准确的机器人位置信息及障碍物信息，进而进行精确地路径规划及避障。
[0006]本申请另一方面提供一种地图构建与定位方法，应用于机器人，所述方法包括：获取所述机器人的运动参数，所述运动参数包括加速度及角速度；获取所述机器人前方的图像；获取所述机器人前方的物体的信息，所述机器人前方的物体的信息包括所述物体相对于所述机器人的距离和角度；根据获取到的运动参数以及获取到的图像确定所述机器人的位姿信息；至少根据所述位姿信息和获取到的机器人前方的物体的信息构建点云地图；以及至少根据所述点云地图确定所述机器人的位置及所述机器人前方的障碍物的位置。
[0007]本申请提供的地图构建与定位方法，通过根据前方物体相对于机器人的距离和角度以及机器人的位姿信息能够构建得到精确的三维地图，有利于机器人获取到准确的机器人位置信息及障碍物信息，进而进行精确地路径规划并进行避障。
附图说明
[0008]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0009]图1为本申请实施例提供的机器人的结构框图。
[0010]图2为本申请实施例提供的机器人的结构示意图。
[0011]图3为图2所示的机器人的俯视图。
[0012]图4为本申请一实施例提供的地图构建与定位方法的流程图。
[0013]图5为本申请另一实施例提供的地图构建与定位方法的流程图。
[0014]主要元件符号说明：
[0015]100
‑
机器人；10
‑
运动传感器；20
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视觉传感器；30
‑
激光雷达；31
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第一激光雷达；32
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第二激光雷达；81
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第一平面；82
‑
第二平面；91
‑
第一交线；92
‑
第二交线；101
‑
第一侧；102
‑
第二侧；40
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处理器；50
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切割组件；60
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毫米波雷达；70
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超声波雷达。
具体实施方式
[0016]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0017]本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序，另外，术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或者位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或者暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
[0018]本申请的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通；可以是通讯连接；可以是电连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
[0019]请参阅图1，图1为本申请实施例提供的机器人100的结构框图。如图1所示，所述机器人100包括运动传感器10、视觉传感器20、激光雷达30及处理器40，所述运动传感器10用于获取所述机器人100的运动参数，所述运动参数包括加速度及角速度，所述视觉传感器20用于获取所述机器人100前方的图像，所述激光雷达30用于获取所述机器人100前方的物体的信息，所述机器人100前方的物体的信息包括所述物体相对于所述机器人100的距离和角度，所述处理器40用于根据所述运动传感器10获取到的运动参数以及所述视觉传感器20获取到的图像确定所述机器人100的位姿信息，并至少根据所述位姿信息和所述激光雷达30获取到的机器人100前方的物体的信息构建点云地图，以及至少根据所述点云地图确定所述机器人100的位置及所述机器人100前方的障碍物的位置。
[0020]本申请实施例提供的机器人100，通过激光雷达30获取前方物体相对于机器人100的距离和角度，并通过视觉传感器20以及运动传感器10获取机器人100的位姿信息，根据获取到的前方物体相对于机器人100的距离和角度以及机器人100的位姿信息能够构建得到
精确的三维地图，有利于机器人100获取到准确的机器人100位置信息及障碍物信息，进而进行精确地路径规划及避障。
[0021]其中，所述机器人100的位姿信息包括所述机器人100当前时刻所在位置相对于上一时刻所在位置的里程及方向角，即，所述机器人100上一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括：运动传感器，用于获取所述机器人的运动参数，所述运动参数包括加速度及角速度；视觉传感器，用于获取所述机器人前方的图像；激光雷达，用于获取所述机器人前方的物体的信息，所述机器人前方的物体的信息包括所述物体相对于所述机器人的距离和角度；以及处理器，用于根据所述运动传感器获取到的运动参数以及所述视觉传感器获取到的图像确定所述机器人的位姿信息，并至少根据所述位姿信息和所述激光雷达获取到的机器人前方的物体的信息构建点云地图，以及至少根据所述点云地图确定所述机器人的位置及所述机器人前方的障碍物的位置。2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述激光雷达用于获取所述机器人前方的地面的激光反射率；所述处理器还用于根据所述激光雷达获取到的激光反射率和/或所述视觉传感器获取到的图像，判断所述机器人前方的地面是否包括草坪区域以及在前方的地面包括草坪区域时确定草坪区域的边界线；所述处理器并用于至少根据所述位姿信息、所述激光雷达获取到的机器人前方的物体的信息和确定出的所述草坪区域的边界线构建所述点云地图。3.根据权利要求2所述的机器人，其特征在于，所述处理器用于在所述激光雷达获取到的激光反射率处于预设的激光反射率范围之内时，确定所述机器人前方的地面包括草坪区域并确定所述草坪区域的边界线。4.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述激光雷达至少设于所述机器人的顶部；所述视觉传感器至少设于所述机器人的前端，所述前端为所述机器人正常行驶时的行进方向上的最前端。5.根据权利要求4所述的机器人，其特征在于，所述机器人至少包括第一激光雷达和第二激光雷达，所述第一激光雷达及所述第二激光雷达分别设于所述机器人顶部的沿预设方向的相对两侧，所述第一激光雷达发射的激光位于第一平面，所述第二激光雷达发射的激光位于第二平面，所述第一平面与地面的第一交线以及所述第二平面与地面的第二交线均与所述机器人正常行驶时的行进方向呈夹角设置，所述预设方向垂直于所述机器人正常行驶时的行进方向。6.根据权利要求5所述的机器人，其特征在于，所述第一交线与所述机器人正常行驶时的行进方向的夹角以及所述第二交线与所述机器人正常行驶时的行进方向的夹角均为10
°‑
80
°
中的值。7.根据权利要求2或3所述的机器人，其特征在于，所述机器人还包括毫米波雷达，所述毫米波雷达至少用于获取所述草坪区域中被草叶遮挡的物体的信息；所述处理器用于至少根据所述位姿信息、所述激光雷达获取到的机器人前方的物体的信息和所述毫米波雷达获取到的被草叶遮挡的物体的信息构建所述点云地图。8.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机器人还包括超声波雷达，至少设于所述机器人的侧边和/或后...

【专利技术属性】
技术研发人员：李畅，徐彬，
申请(专利权)人：深圳森合创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：