[發明專利]一種機器人獲得位置服務的方法及機器人

有效

• 申請號: 201811294620.5
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN111113405B
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 宋亞斐;韓煦深;張賀;李名楊
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;B25J11/00
• 代理公司: 北京清源匯知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 馮德魁;竇曉慧

本申請公開了一種機器人獲得位置服務的方法及機器人。其中，所述方法包括：機器人獲取導航地圖數據和針對障礙物的導航掃描數據；所述機器人針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得障礙物的實際位置特征信息；所述機器人針對所述導航地圖數據進行特征提取，獲得障礙物的定位位置特征信息；所述機器人根據所述障礙物的實際位置特征信息和所述障礙物的定位位置特征信息，獲取用于表征所述導航掃描數據和導航地圖數據之間的關系的重定位特征信息；針對所述重定位特征信息進行特征提取，獲取所述導航掃描數據相對于所述導航地圖數據的重定位信息。采用本申請提供的方法，解決了機器人重定位計算效率低下的問題。

技術領域

本申請涉及機器人導航技術領域，具體涉及一種機器人獲得位置服務的方法及機器人。

背景技術

隨著智能技術的迅猛發展，機器人已經越來越多的應用于商業活動中，例如使用機器人來進行物流的配送等。通常，機器人使用二維激光雷達針對周圍環境進行測量。

在機器人導航過程中，機器人會對環境進行建圖，并同時確定機器人的位置，但當機器人回到之前去過的地點時，常常會受到漂移誤差的影響，也就是說，機器人會認為自己到了一個新的地方。為此，需要機器人具有識別以往去過的地方的能力，也就是在整個場景中的重定位能力。對于該問題，輸入機器人構建的地圖，輸出是確定機器人在地圖上位姿信息。如果該位姿信息與機器人自己認為的位姿信息不同，則出現了漂移誤差，需要進行修正。

現有技術中，機器人重定位的一種方法是使用粒子濾波算法在地圖中隨機采樣可能的位置點，根據激光掃描數據與位置點之間的匹配程度，估計機器人位置，并重復以上過程，直到計算出可信的重定位結果。該方法需要迭代計算多次，直到收斂，計算量較大。機器人重定位的另一種方法是使用全連接網絡判斷當前激光雷達掃描數據與每個歷史掃描數據是否是相近地點，如果是相近地點，同時估計它們之間的相對位姿，從而完成回環檢測。回環檢測的時間只和掃描次數相關，隨著掃描次數增加，每次回環檢測的時間開銷線性增加。當機器人運行時間較長時，該方法的效率將無法滿足系統要求。

發明內容

本申請提供一種機器人獲得位置服務的方法，以解決現有技術中，機器人重定位計算效率低下的問題。

本申請提供一種機器人獲得位置服務的方法，包括：

機器人獲取導航地圖數據和針對障礙物的導航掃描數據；

所述機器人針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得障礙物的實際位置特征信息；

所述機器人針對所述導航地圖數據進行特征提取，獲得障礙物的定位位置特征信息；

所述機器人根據所述障礙物的實際位置特征信息和所述障礙物的定位位置特征信息，獲取用于表征所述導航掃描數據和導航地圖數據之間的關系的重定位特征信息；

針對所述重定位特征信息進行特征提取，獲取所述導航掃描數據相對于所述導航地圖數據的重定位信息；

所述機器人根據所述重定位信息獲得位置服務。

可選的，所述機器人獲取導航地圖數據和針對障礙物的導航掃描數據，包括：

機器人獲取占據圖和可見圖格式的導航地圖數據和針對障礙物的導航掃描數據。

可選的，所述機器人針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得障礙物的實際位置特征信息，包括：

機器人利用第一卷積神經網絡，針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得障礙物的實際位置特征信息。

可選的，所述機器人利用第一卷積神經網絡，針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得障礙物的實際位置特征信息，包括：

機器人利用第一卷積神經網絡的卷積層，針對所述導航掃描數據進行特征提取，獲得所述導航掃描數據的第一特征圖；