【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光点云和移动机器人领域，尤其是涉及一种基于点云路标的机器人高精定位控制方法及系统。
技术介绍
1、为实现移动机器人的自主性与智能性，移动机器人必须在任何需要部署应用的复杂动态场景下，具备良好的感知建模与自主控制能力，而在这之中，机器人能够达到的定位精度以及控制精度更是决定其性能的关键指标。
2、近年来，ekf、amcl等算法成为了以激光雷达作为主传感器的移动机器人的主流定位技术，这类算法能够满足对机器人实时、鲁棒的位姿追踪，并在一般环境下能够达到厘米级的定位精度。虽然该精度能够满足移动机器人执行大部分任务的要求，但在一些关键的特殊移动任务中，机器人往往还必须具备更加高精的自主定位能力。例如在自主充电任务中，机器人需要准确地对接充电桩，从而做到真正意义上的无人自主持续运行；在智能取货任务中，机器人需要准确停靠在储物柜旁，进而完成自主取货；在一些需要高精操作的工作站任务中，机器人需要准确到达指定位姿，完成相应的任务操作等。
3、因此，更加高精的毫米级自主定位与控制能力是目前移动机器人不可替代的关键功能...
【技术保护点】
1.一种基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述角点集合为：
3.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述异常点的滤除步骤包括；
4.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述跳变点的提取过程包括：遍历滤除过所述异常点的二维激光点云数据中的每个点，计算每个点与其下一个相邻点间的相对距离，若所述相对距离大于跳变阈值，则当前点为跳变点。
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述角点集合为：
3.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述异常点的滤除步骤包括；
4.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述跳变点的提取过程包括：遍历滤除过所述异常点的二维激光点云数据中的每个点，计算每个点与其下一个相邻点间的相对距离，若所述相对距离大于跳变阈值，则当前点为跳变点。
5.根据权利要求1所述的基于点云路标的机器人高精定位控制方法，其特征在于，所述icp算法通过根据上一帧所述点云数据得到的位姿作为当...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘成菊，陈启军，石文博，徐子晗，侯哲，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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