[發(fā)明專利]移動機器人的位姿丟失檢測與重定位系統(tǒng)及機器人在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710829430.8 | 申請日: | 2017-09-14 |
| 公開(公告)號: | CN109506641A | 公開(公告)日: | 2019-03-22 |
| 發(fā)明(設計)人: | 李昂;吳悠;郭蓋華;諶鎏 | 申請(專利權(quán))人: | 深圳樂動機器人有限公司 |
| 主分類號: | G01C21/00 | 分類號: | G01C21/00 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 張潤 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳市南山區(qū)*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 移動機器人 位姿 機器人 重定位系統(tǒng) 定位模塊 丟失檢測 重定位 移動機器人定位 數(shù)據(jù)獲取模塊 傳感器采集 障礙物信息 重定位模塊 地圖數(shù)據(jù) 定位算法 定位信息 判斷模塊 人本發(fā)明 傳感器 魯棒性 有效地 算法 預設 有效期 輸出 | ||
1.一種移動機器人的位姿丟失檢測與重定位系統(tǒng),其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取所述移動機器人所處環(huán)境的地圖、機器人周圍環(huán)境的障礙物信息和機器人上搭載的傳感器的數(shù)據(jù);
定位模塊,用于得到所述移動機器人在地圖中的位姿;
判斷模塊,用于根據(jù)所述傳感器采集的數(shù)據(jù)和所述地圖數(shù)據(jù)判斷所述移動機器人定位信息是否錯誤,即定位模塊輸出的位姿與機器實際的位姿是否一致;
重定位模塊,用于在所述移動機器人發(fā)生定位信息錯誤時,根據(jù)預設的重定位算法對所述移動機器人進行重定位,得到所述機器人的正確位姿。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,所述的數(shù)據(jù)獲取模塊中,獲取周圍環(huán)境障礙物信息的方法包括:
通過測距傳感器獲取所述機器人周圍的障礙物與機身的距離,包括旋轉(zhuǎn)的激光雷達,和/或線陣的激光測距模塊,和/或面陣的激光測距模塊,和/或雙目視覺測距模塊;
和/或,通過圖像傳感器獲取所述機器人周圍環(huán)境的圖像信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,所述判斷模塊用于:
比較所述傳感器采集的數(shù)據(jù)與所述地圖數(shù)據(jù)的相似度;
如果相似度低于第一閾值,則判定所述移動機器人發(fā)生位姿丟失。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,所述判斷模塊還用于:
判斷所述移動機器人是否離地,和/或判斷所述移動機器人是否發(fā)生碰撞,和/或判斷所述移動機器人是否輪子打滑;
如果是,則判定所述移動機器人發(fā)生位姿丟失。
5.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,所述重定位模塊用于將所述傳感器采集的數(shù)據(jù)與所述地圖進行匹配,以對所述移動機器人進行重定位,具體包括:
根據(jù)所述傳感器采集的數(shù)據(jù)和所述移動機器人的預測位姿得到所述移動機器人的位姿的概率分布;
分別對每個位姿進行采樣,得到每個位姿與所述地圖的相似度;
根據(jù)所述相似度,對所述位姿的概率分布進行多次調(diào)整,得到與所述地圖的相似度大于第二閾值的備選位姿;
根據(jù)所述備選位姿得到所述移動機器人的最終位姿。
6.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng),其特征在于,所述根據(jù)所述備選位姿得到所述移動機器人的最終位姿,包括:
當所述備選位姿為一個時,將所述備選位姿作為所述最終位姿;
當所述備選位姿為多個時,獲取所述移動機器人分別在多個備選位姿下進入其他預設環(huán)境后的新的位姿,并將得到的多個新的位姿下對應的傳感器的采集數(shù)據(jù)與所述地圖進行匹配,并將匹配度最高時對應的位姿作為所述最終位姿。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,所述重定位模塊用于通過子圖匹配的方法對所述移動機器人進行重定位,具體包括:
建立子圖,并獲取所述子圖在所述地圖中的位姿;
根據(jù)所述子圖在所述地圖中的位姿,對所述移動機器人進行重定位。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,所述獲取所述子圖在所述地圖中的位姿,包括:
計算所述子圖與所述地圖的相似度,并根據(jù)所述述子圖與所述地圖的相似度得到所述子圖在所述地圖中的位姿;或者
提取子圖和地圖的圖像特征,并根據(jù)所述圖像特征得到匹配的特征點對,根據(jù)所述匹配的特征點對建立平移旋轉(zhuǎn)模型矩陣,利用最小模型誤差的準則得到相應的模型參數(shù),根據(jù)所述模型參數(shù)得到所述子圖在所述地圖中的位姿。
9.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng),其特征在于,在所述重定位模塊通過子圖匹配的方法對所述移動機器人進行重定位的過程中,當所述地圖存在缺失時,在所述地圖的未知區(qū)域建立子圖。
10.一種機器人,其特征在于,設置有如權(quán)利要求1-9任一項所述的移動機器人的位姿丟失檢測與重定位系統(tǒng)。
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