[發明專利]一種機器人定位方法和裝置

有效

• 申請號: 201610186956.4
• 申請日: 2016-03-29
• 公開（公告）號: CN105674991A
• 公開（公告）日: 2016-06-15
• 發明（設計）人: 胡瑞端;趙術開
• 申請（專利權）人: 深圳市華訊方舟科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C11/00
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 張全文

技術領域

本發明屬于3D機器視覺領域，尤其涉及一種機器人定位方法和裝置。

背景技術

在家用陪伴型機器人或者其它機器人的工作使用過程中，需要對機器人進 行自動充電，以保證其持續可靠的運行。

目前，在機器人進行自動充電時，通常都是基于預先設定好充電樁的位置， 以及預先設定好的路線返回至充電位置，對于已發生變化的當前環境，或者對 于陌生的環境，預先設置的充電樁位置，以及充電路線需要重新規劃，機器人 對目標定位缺少自主性，對環境的適應能力差。

發明內容

本發明的目的在于提供一種機器人定位方法和裝置，以解決現有技術的機 器人對目標定位缺少自主性，對環境的適應能力差的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種機器人定位方法，所述方法包括：

實時采集機器人所在場景的3D點云數據；

將采集的所述3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行匹配，確定所述 目標點云模型對應的目標所在的空間位置；

根據所述目標所在的空間位置作為導航的目標位置移動所述機器人。

結合第一方面，在第一方面的第一種可能實現方式中，在所述將采集的所 述3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行匹配步驟之前，所述方法還包 括：

對采集的點云數據進行裁剪。

結合第一方面的第一種可能實現方式，在第一方面的第二種可能實現方式 中，所述對采集的點云數據進行裁剪步驟具體包括：

在所述點云數據中查找并裁剪屬于地面所在平面的點云數據；

和/或，根據區域生長算法提取分割的區域，并將提取的區域與預先設定的 充電樁的尺寸進行比較，將尺寸小于所述充電樁尺寸的區域進行裁剪。

結合第一方面的第一種可能實現方式，在第一方面的第三種可能實現方式 中，在所述將采集的所述3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行匹配步驟 之前，以及在所述對采集的點云數據進行裁剪步驟之后，所述方法還包括：

對裁剪后的點云數據進行過濾。

結合第一方面的第三種可能實現方式，在第一方面的第四種可能實現方式 中，所述對裁剪后的點云數據進行過濾步驟包括：

計算點云數據中的樣點與其相鄰的點的個數，以及樣點與其相鄰的點之間 的距離；

當所述相鄰的點的個數小于預設的個數，或者距離大于預設的距離值時， 則過濾所述樣點。

結合第一方面，在第一方面的第五種可能實現方式中，所述將采集的所述 3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行匹配步驟包括：

將采集的所述3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行初次匹配計算， 得到匹配精度；

當所述匹配精度小于預設的精度閾值，則進行隨機二次匹配，直到匹配精 度大于預設的精度閾值。

第二方面，本發明實施例提供了一種所述裝置包括：

3D數據采集單元，用于實時采集機器人所在場景的3D點云數據；

匹配單元，用于將采集的所述3D點云數據與預先存儲的目標點云模型進行 匹配，確定所述目標點云模型對應的目標所在的空間位置；

導航單元，用于根據所述目標所在的空間位置作為導航的目標位置移動所 述機器人。

結合第二方面，在第二方面的第一種可能實現方式中，所述裝置還包括：

裁剪單元，用于對采集的點云數據進行裁剪。

結合第二方面的第一種可能實現方式，在第二方面的第二種可能實現方式 中，所述裝置還包括：

過濾單元，用于對裁剪后的點云數據進行過濾。

結合第二方面，在第二方面的第三種可能實現方式中，所述匹配單元包括：

初次匹配子單元，用于將采集的所述3D點云數據與預先存儲的目標點云模 型進行初次匹配計算，得到匹配精度；

二次匹配子單元，用于當所述匹配精度小于預設的精度閾值，則進行隨機 二次匹配，直到匹配精度大于預設的精度閾值。

在本發明中，通過機器人實時采集機器人所在場景的3D點云數據，并將采 集的3D點云數據與預先存儲的點云模型進行匹配，查找目標點云模型所在的空 間位置，并根據匹配的空間位置進行導航，從而使得機器人能夠有效的在陌生 環境或者發生變化了的環境下定位至目標所在的位置，提高機器人對環境的適 應性。