【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人定位，具体涉及一种基于多地图的融合定位方法和装置。
技术介绍
1、随着科技的飞速发展，机器人开始走进了智慧工厂，但是环境的复杂多样性，给机器的导航定位，带来了巨大的挑战。传统的室内定位技术有二维码定位、磁条定位、超宽带定位等，如果全场景部署，造成成本高与浪费，并且高动态场景，对辅助定位材料容易造成损坏，维护成本高，同时也会导致定位精度鲁棒性差，无法满足定位精度要求。在一些退化场景(如隧道，长走廊)中，由于纵向上的结构特征不够丰富且大量重复，现有的基于激光雷达slam系列的算法，是基于特征的定位方式，其应用于退化场景中的定位结果仍然不够理想。
技术实现思路
1、技术目的：为了解决上述问题，本专利技术公开了一种基于多地图的融合定位方法，其根据激光雷达的特性，对不同材质的物体，激光雷达的强度信息不同，通过反光贴进行辅助定位，有效解决退化场景导致定位丢失问题，适用高动态场景，有效提高机器人的定位精度与鲁棒性。
2、技术方案：为实现上述技术目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于，包括步骤：
4、s1、进行退化场景检测，进入退化场景，退化场景中预先布置反光贴；
5、s2、根据激光雷达强度信息构建局部反光贴地图，求得局部反光贴图的中心坐标；
6、s3、在栅格地图匹配的基础上进行局部反光贴地图匹配，得到初始位姿；
7、s4、构建反光贴地图残差方程对初始位姿进行优化
8、s5、根据初始位姿与反光贴地图匹配的位姿，求解机器人融合的位姿；
9、s6、求解栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度；
10、s7、发布机器人融合的位姿以及栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度。
11、优选地，所述步骤s1采用如下方法进行退化场景检测：
12、s1.1、提取与地图匹配上的点云；
13、首先将一帧点云数据转到栅格地图坐标系，根据点云在栅格地图坐标系的位置转成像素坐标系的位置，获取当前帧点云在像素坐标系的匹配程度记为置信度，如果匹配的置信度大于预设的置信度阈值，则保存与栅格地图匹配上的点云；然后计算保存点云中相邻两个点云之间的距离，如果距离大于预设的第一距离阈值，则将当前的点云、前一个点云作为断点，否则直接保存当前的点云数据，用于直线拟合。
14、s1.2、根据两个断点之间的点云数据拟合直线，即，使用分离合并算法提取直线，判断提取的直线是否平行，若是，则判断为退化场景，若否，则判断为非退化场景。
15、优选地，所述步骤s2采用如下方法构建局部反光贴地图：
16、包括如下步骤：
17、判断每个激光点云的强度是否大于预设的强度阈值，当检测到符合强度条件的激光点云数据，计算当前激光点云与激光雷达坐标系x轴的夹角θ以及激光点云到激光雷达坐标系原点的距离length，根据当前激光点云的θ与length，求得当前激光点云的坐标(x，y)；
18、遍历每一个符合强度条件的激光点云，计算相邻两个激光点云之间的距离，如果距离小于预设的第二距离阈值，则将当前的激光点云与前一个激光点云数据保存在同一组，否则，将当前激光点云数据作为下一组的第一个激光点云数据；
19、根据每组激光点云的角度进行排序，计算最外侧两个激光点云之间的距离width，并计算width与反光贴的宽度之差，如果width与反光贴的宽度之差小于预设的宽度阈值，根据对应的最外侧两个激光点云的坐标，计算反光贴地图的中心坐标(ref_x，ref_y)，否则，计算下一组最外侧两个激光点云之间的距离width与反光贴的宽度之差。
20、优选地，所述步骤s3采用如下方法进行栅格地图匹配、反光贴地图匹配：
21、激光点云与栅格地图通过暴力匹配得到栅格地图匹配的候选解；
22、在栅格地图匹配得到的候选解基础上，提取候选解得分中大于0.3的候选解；
23、将局部反光贴地图转到提取出来的得分中大于0.3的候选解上，记录转换之后的局部反光贴地图与全局反光贴地图的欧式距离小于两倍的栅格地图分辨率的局部反光贴地图数量num；
24、最后得到当前反光贴地图候选解的得分；
25、提取得分最高的候选解，获得对应的位姿，作为初始位姿。
26、优选地，所述步骤s4采用如下方法构建反光贴地图残差方程并优化；
27、将局部反光贴地图转到s3步骤得到的初始位姿上，得到全局坐标系下反光贴地图的坐标；计算当前转换后的局部反光贴地图与全局反光贴地图坐标的最近欧式距离dist，欧式距离作为反光贴地图残差；当反光贴地图残差大于0.4时，反光贴地图残差不起作用；反之，对反光贴地图残差施加一个固定值权重，得到反光贴地图匹配的位姿。
28、优选地，所述步骤s6采用如下方法计算栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度：
29、激光雷达点云数据与栅格地图匹配的程度得到栅格地图的置信度；
30、将局部反光贴地图转到优化得到的反光贴地图匹配的位姿上，提取局部反光贴地图中与全局反光贴地图最近的局部反光贴地图，计算两者的欧式距离global_dist，如果global_dist小于3倍的栅格地图分辨率，则认为局部反光贴地图与全局反光贴地图具有相关性，保存当前的局部反光贴地图；
31、根据保存的局部反光贴地图，计算反光贴地图匹配的置信度，融合栅格地图匹配的置信度与反光贴地图匹配的置信度为最终发布的置信度。
32、一种基于多地图的融合定位装置，其特征在于，包括：
33、场景检测模块，用于进行退化场景检测，进入退化场景；
34、局部反光贴地图构建模块，用于根据激光雷达强度信息构建局部反光贴地图，求得局部反光贴地图的中心坐标；
35、匹配模块，用于在栅格地图匹配的基础上进行局部反光贴地图匹配，得到初始位姿；
36、优化模块，用于构建反光贴地图残差方程对初始位姿进行优化，得到反光贴地图匹配的位姿；
37、pose求解模块，用于根据初始位姿与反光贴地图匹配的位姿，求解机器人融合的位姿；
38、置信度求解模块，用于根据局部反光贴地图与全局反光贴地图的相关性求解栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度；
39、输出模块，用于发布机器人融合的位姿以及栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度。
40、有益效果：与现有技术相比，本专利技术优势在于：
41、本专利技术采用基于多地图的融合定位方法，有效解决退化场景中定位跳变、定位错位问题，同时适用复杂的环境，维护成本低，提高了定位的精度与鲁棒性。
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1.一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S1采用如下方法进行退化场景检测：
3.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S3采用如下方法进行栅格地图匹配、反光贴地图匹配：
5.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S4采用如下方法构建反光贴地图残差方程并优化；
6.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤S6采用如下方法计算栅格地图匹配与反光贴地图匹配融合的置信度：
7.一种基于多地图的融合定位装置，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤s1采用如下方法进行退化场景检测：
3.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤s2包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多地图的融合定位方法，其特征在于：所述步骤s3采用如下方...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔伟祥，宋健，汤同峰，周兵妹，范伟飞，
申请(专利权)人：亿嘉和科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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