[發(fā)明專利]一種機器人定位方法、電子設備、存儲介質(zhì)、裝置

有效

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• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107941217B
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發(fā)明（設計）人: 王越;李東軒
• 申請（專利權）人: 杭州迦智科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01C21/16
• 代理公司: 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標事務所(普通合伙) 44288
• 代理人: 胡擁軍

本發(fā)明提供一種機器人定位方法，通過獲取運動信息，根據(jù)運動信息估計機器人當前位姿，里程計和陀螺儀提供運動約束，利用運動約束優(yōu)化機器人的當前位姿，獲得機器人的最優(yōu)軌跡；本發(fā)明涉及一種機器人定位裝置；本發(fā)明還涉及電子設備與可讀存儲介質(zhì)，用于執(zhí)行一種機器人定位方法；本發(fā)明通過雙目視覺傳感器感知外部環(huán)境，里程計和陀螺儀感知機器人自身運動，增強視覺定位方法的魯棒性，提供更好的運動約束，定位成本低，在機器人長期運行的過程中不斷修正位姿估計的累積誤差，解決了環(huán)境特征相似或較稀疏及環(huán)境中存在較多動態(tài)物體等復雜場景下，因誤匹配造成計算錯誤，導致定位失敗的問題。

技術領域

本發(fā)明涉及機器人自主移動技術領域，尤其涉及一種機器人定位方法、電子設備、存儲介質(zhì)、裝置。

背景技術

近年來，機器人技術，尤其是移動機器人技術正在極大地影響著我們的工作和生活。移動機器人的自定位，是指通過各類傳感器采集環(huán)境信息或者自身運動信息，通過技術手段和先驗信息將數(shù)據(jù)融合，確定移動機器人相對某一參考坐標系的位姿。在服務和室內(nèi)巡檢等領域，要求機器人能夠在室內(nèi)環(huán)境內(nèi)實現(xiàn)長期穩(wěn)定的運行，并且能實現(xiàn)精確的自定位。現(xiàn)階段基于3D激光雷達的定位方式可以滿足上述需求，但是3D激光雷達的成本較高，不適合機器人的大范圍普及應用。而視覺傳感器成本較低，且獲取的信息量較大，將視覺傳感器用于機器人自定位，能夠在很大程度上降低生產(chǎn)成本，但現(xiàn)有的視覺定位方法在長期運行時存在累積誤差，并且對環(huán)境中的紋理信息要求比較高，現(xiàn)有的視覺定位方法在高動態(tài)、欠紋理場景中，因無法建立正確的數(shù)據(jù)關聯(lián)造成定位失敗，進而影響機器人任務的完成。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明的目的之一在于提供一種機器人定位方法，通過雙目視覺傳感器感知外部環(huán)境，里程計和陀螺儀感知機器人自身運動，增強視覺定位方法的魯棒性，提供更好的運動約束，定位成本低，在機器人長期運行的過程中不斷修正位姿估計的累積誤差，解決了環(huán)境特征相似或較稀疏及環(huán)境中存在較多動態(tài)物體等復雜場景下，因無法建立正確的數(shù)據(jù)關聯(lián)導致定位失敗的問題。

本發(fā)明的目的之二在于提供一種電子設備，其能通過雙目視覺傳感器感知外部環(huán)境，里程計和陀螺儀感知機器人自身運動，增強視覺定位方法的魯棒性，提供更好的運動約束，定位成本低，在機器人長期運行的過程中不斷修正位姿估計的累積誤差，解決了環(huán)境特征相似或較稀疏及環(huán)境中存在較多動態(tài)物體等復雜場景下，因無法建立正確的數(shù)據(jù)關聯(lián)導致定位失敗的問題。

本發(fā)明的目的之三在于提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其能通過雙目視覺傳感器感知外部環(huán)境，里程計和陀螺儀感知機器人自身運動，增強視覺定位方法的魯棒性，提供更好的運動約束，定位成本低，在機器人長期運行的過程中不斷修正位姿估計的累積誤差，解決了環(huán)境特征相似或較稀疏及環(huán)境中存在較多動態(tài)物體等復雜場景下，因無法建立正確的數(shù)據(jù)關聯(lián)導致定位失敗的問題。

本發(fā)明的目的之四在于提供一種機器人定位裝置，其能通過雙目視覺傳感器感知外部環(huán)境，里程計和陀螺儀感知機器人自身運動，增強視覺定位方法的魯棒性，提供更好的運動約束，定位成本低，在機器人長期運行的過程中不斷修正位姿估計的累積誤差，解決了環(huán)境特征相似或較稀疏及環(huán)境中存在較多動態(tài)物體等復雜場景下，因無法建立正確的數(shù)據(jù)關聯(lián)導致定位失敗的問題。

本發(fā)明的目的之一采用以下技術方案實現(xiàn)：

一種機器人定位方法，包括以下步驟：

獲取運動信息，獲取機器人的運動信息，所述運動信息包括里程計信息、陀螺儀信息、雙目圖像信息，所述雙目圖像信息為雙目相機的圖像信息；

估計當前位姿，根據(jù)雙目圖像信息估計機器人的當前位姿；

計算運動約束，根據(jù)里程計信息和陀螺儀信息計算運動約束；

優(yōu)化當前位姿，根據(jù)所述運動約束優(yōu)化所述當前位姿，獲得機器人的最優(yōu)軌跡。

進一步地，所述步驟估計當前位姿具體包括以下步驟：