【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人定位，具体涉及一种相似环境下数据中心巡检机器人定位方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着互联网、信息技术的快速发展，现有各项终端应用对数据吞吐量、计算处理速度的要求变得更为苛刻，进而使得数据中心的使用需求得以提升，使用规模得以扩张，数据中心作为企业的核心基础设施越来越受重视。数据中心多存放关于政府，高校，医院，银行、证券、通讯等相关行业的数据，因此，保证数据中心的正常运转、安全性以及及时管理维护，显得尤为重要。
2、传统的数据中心巡检维护和管理多采用人工进行定时巡查、文档整理，但是此方法在较大型数据中心中存在效率较低、人力成本高等问题，由于服务器存有数十个硬件状态指示灯，应用人工进行排查易出现漏检、误检情况，极易引发安全事故。巡检机器人凭借灵活运动方式可以在机房中进行自主巡查、检查以及监测机房环境中的安全情况，包括人员进出、设备待机状况、温湿度等信息，可及时针对所发生的状况完成反馈及报警。然而数据中心机房环境内部多由一列列冷通道、热通道组成，其环境特征较为简单、相似，机器人感知易出现退化问题，机器人定位存在波动，安全作业无法保证，同时，机房环境要求严格，不允许增添明显强特征或改变布局，其他机器人定位导航方式应用可行性较低。
技术实现思路
1、本专利技术为了克服以上技术的不足，提供了一种提高机器人于数据中心相似环境下的定位稳定性的数据中心巡检机器人定位方法、设备及介质。
2、本专利技术克服其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种
4、获取数据中心巡检机器人的传感器原始数据；
5、将原始数据中的激光点云进行时间同步操作；
6、对时间同步后的激光点云去除运动畸变，得到去除云端畸变后的激光点云；
7、计算机器人先验预测位姿；
8、对去除畸变后的激光点云提取线特征，根据线特征判断数据中心巡检机器人是否处于机房通道内；
9、当数据中心巡检机器人处于机房通道内时，输出数据中心巡检机器人的实时定位位姿；
10、数据中心巡检机器人利用实时定位位姿作为定位。
11、进一步的，数据中心巡检机器人采用差速控制的驱动方式。
12、进一步的，获取传感器原始数据的方法为：
13、数据中心巡检机器人作业时，通过搭载的轮式里程计根据实时反馈脉冲、轮半径、轮距计算机器人的线速度、角速度、位姿变化量；
14、数据中心巡检机器人作业时，通过imu获取基于数据中心巡检机器人自身坐标系的z轴角速度、x轴线加速度、y轴线加速度；
15、数据中心巡检机器人作业时，通过激光雷达获取用于感知真实环境信息的激光点云。
16、进一步的，将原始数据中的激光点云进行时间同步操作的方法为：
17、数据中心巡检机器人的计算单元接受imu数据信息，将获取的imu数据信息按照时间顺序存储在双端队列中；
18、获取当前帧激光点云时间戳，将双端队列中小于当前帧时间戳的数据及大于当前时间戳的数据去除。
19、进一步的，激光点云去除运动畸变的方法为：
20、遍历时间同步后的激光点云中有效激光点，根据激光雷达固有扫描周期获取有效激光点的实际时间戳；
21、根据时间时间戳对imu数据中角速度进行积分计算，得到该激光点角度增量补偿值；
22、将角度增量补偿值与该帧激光点云于世界坐标系的据对坐标相加，得到去除云端畸变后的激光点云。
23、进一步的，通过ekf算法计算机器人先验预测位姿。
24、进一步的，对去除畸变后的激光点云提取线特征，根据线特征判断数据中心巡检机器人是否处于机房通道内的方法为：
25、通过分割合并算法对去除畸变后的激光点云提取线特征；
26、如果提取的线特征的数量小于5，则判定数据中心巡检机器人处于机房通道内；
27、如果提取的线特征的数量大于等于5，则判定数据中心巡检机器人不处于机房通道内。
28、进一步的，输出数据中心巡检机器人的实时定位位姿的方法为：
29、将ekf算法计算的机器人先验预测位姿的激光点云每一束激光点落在地图栅格中的得分作为约束a，如果数据中心巡检机器人处于机房通道内则将此约束a的权重阈值减小，如果数据中心巡检机器人不处于机房通道内则将保持此约束a的权重阈值不变；
30、将数据中心巡检机器人的测量位姿与ekf算法计算的机器人先验预测位姿之差作为约束b，如果数据中心巡检机器人处于机房通道内则将此约束b的权重阈值增大，如果数据中心巡检机器人不处于机房通道内则将保持此约束b的权重阈值不变；
31、通过ceres solver对约束a和约束b进行迭代计算，输出数据中心巡检机器人的实时定位位姿。
32、一种相似环境下数据中心巡检机器人定位设备，包括：
33、至少一个处理器，以及
34、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
35、获取数据中心巡检机器人的传感器原始数据；
36、将原始数据中的激光点云进行时间同步操作；
37、对时间同步后的激光点云去除运动畸变，得到去除云端畸变后的激光点云；
38、计算机器人先验预测位姿；
39、对去除畸变后的激光点云提取线特征，根据线特征判断数据中心巡检机器人是否处于机房通道内；
40、当数据中心巡检机器人处于机房通道内时，输出数据中心巡检机器人的实时定位位姿。
41、一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
42、获取数据中心巡检机器人的传感器原始数据；
43、将原始数据中的激光点云进行时间同步操作；
44、对时间同步后的激光点云去除运动畸变，得到去除云端畸变后的激光点云；
45、计算机器人先验预测位姿；
46、对去除畸变后的激光点云提取线特征，根据线特征判断数据中心巡检机器人是否处于机房通道内；
47、当数据中心巡检机器人处于机房通道内时，输出数据中心巡检机器人的实时定位位姿。
48、本专利技术的有益效果是：优化传统扫描匹配方式，引入环境监测模块，根据实际关键完成自适应调整定位阈值，进一步提高机器人于数据中心相似环境下的定位稳定性，增强机器人多场景适应性。
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1.一种相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于：数据中心巡检机器人采用差速控制的驱动方式。
3.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，获取传感器原始数据的方法为：
4.根据权利要求3所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，将原始数据中的激光点云进行时间同步操作的方法为：
5.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，激光点云去除运动畸变的方法为：
6.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于：通过EKF算法计算机器人先验预测位姿。
7.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，对去除畸变后的激光点云提取线特征，根据线特征判断数据中心巡检机器人是否处于机房通道内的方法为：
8.根据权利要求6所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，输出数据中心巡检机器人的实时定位位
9.一种相似环境下数据中心巡检机器人定位设备，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
...【技术特征摘要】
1.一种相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于：数据中心巡检机器人采用差速控制的驱动方式。
3.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，获取传感器原始数据的方法为：
4.根据权利要求3所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，将原始数据中的激光点云进行时间同步操作的方法为：
5.根据权利要求1所述的相似环境下数据中心巡检机器人定位方法，其特征在于，激光点云去除运动畸变的方法为：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋凯，翟凯，宋明明，程瑶，
申请(专利权)人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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