[發(fā)明專利]基于路標信息與多傳感器數(shù)據(jù)融合的機器人重定位方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910200079.5
• 申請日: 2019-03-15
• 公開（公告）號: CN110147095A
• 公開（公告）日: 2019-08-20
• 發(fā)明（設計）人: 楊爽;曾碧
• 申請（專利權）人: 廣東工業(yè)大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發(fā)明針對同步即時建圖與定位中出現(xiàn)的定位誤差問題，提出一種基于路標信息與多傳感器數(shù)據(jù)融合的機器人重定位方法，以達到克服現(xiàn)有機器人在復雜環(huán)境中定位技術的缺點與不足的目的。本發(fā)明旨在將視覺識別的路標信息融進激光感知的數(shù)據(jù)中，利用打上了語義標簽的路標對應其在地圖上的準確位置信息，反推算出機器人在地圖上的真實位置，從而修正機器人的定位誤差，提高機器人在自主導航過程中定位精度和重定位能力，增強機器人的自我修正位姿的水平。

技術領域

本發(fā)明涉及人工智能領域，更具體的，涉及一種基于路標信息與多傳感器數(shù)據(jù)融合的機器人重定位方法。

背景技術

傳統(tǒng)的定位算法，如Hanten R[1]等人提出的基于粒子濾波，使用預測值和觀測值進行掃描匹配從而更新定位算法，雖然在一定程度上能夠完成機器人較為精準的定位，并且在里程計信息較為準確，周圍環(huán)境物體特征比較明顯時，可以自適應完成小幅度的位姿修正，但是對里程計信息依賴程度太高，對周圍環(huán)境變化的反應靈敏度也不夠。碰上累計誤差過大，位置漂移，人為移動這些意外情況時的容錯性并不高，從而導致在各類情況發(fā)生的時候出現(xiàn)定位大幅度失真。

目前，已經(jīng)有很多團隊提出利用路標作為參照物，反向修正機器人的位姿的算法，如Frintrop S[2]等人提出的基于vslam的位姿圖優(yōu)化算法，利用了視覺自動檢測出路標信息，在閉環(huán)情況下反復檢測和連續(xù)追蹤，直接解算路標的位姿數(shù)據(jù)，結合圖優(yōu)化的方式修正位姿，這樣雖能在一定程度上完成機器人位置的修正，但是由于用視覺獲取深度和角度信息受光線、角度等多方面的因素影響，很容易產(chǎn)生偶然誤差，修正效果往往不如人意，必須要在十分特定的簡單環(huán)境下才能達到較好的效果。

Schuster F[3]等人為了能適應更復雜多變環(huán)境下自主行駛汽車，所提出的建立標志性路標并且利用激光數(shù)據(jù)進行圖優(yōu)化的更高效精確的定位方法，但是該文提出的方法只是利用了激光數(shù)據(jù)，而激光數(shù)據(jù)的特征并不是那么明顯，在進行識別和匹配時都有較大誤差，無法做到精確識別和準確修正。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明克服了現(xiàn)有機器人在已知環(huán)境中定位技術的缺點與不足，主要是針對SLAM同步即時建圖與定位中出現(xiàn)的定位誤差問題，提出一種融合激光感知數(shù)據(jù)和視覺識別信息，并利用路標信息來重新修正定位以消除定位誤差的方法。實現(xiàn)根據(jù)視覺識別，賦予給各路標物體相應的語義標簽，再結合對應的激光簇數(shù)據(jù)，進行信息融合，得到激光語義標簽，制定一套路標物體名稱和與其對應坐標信息的關聯(lián)映射表。接著在導航過程中，如果機器人出現(xiàn)位置偏移，利用視覺識別出相應的路標，根據(jù)識別出的路標名稱找到其位置坐標，再結合實時的激光數(shù)據(jù)和 IMU轉(zhuǎn)角信息推算出機器人當前實際位姿，最后修正機器人的定位偏差。以提高機器人產(chǎn)生位姿誤差時的重定位水平。

為實現(xiàn)以上發(fā)明目的，采用的技術方案是：

基于路標信息與多傳感器數(shù)據(jù)融合的機器人重定位方法，包括以下步驟：

步驟S1：構建地圖，并在構建已知地圖的過程中同時設置并確定幾個特征明顯的物體作為系統(tǒng)中的路標，在路標物體的選擇和確定路標物體在當前環(huán)境的位置要符合本方法的基本原則；

步驟S2：利用聚類算法將落在同一路標物體上的激光點聚成一個激光點簇，形成激光數(shù)據(jù)；

步驟S3：通過深度學習和圖像匹配的方式對視覺識別的物體產(chǎn)生視覺語義信息；

步驟S4：利用標定參數(shù)和幾何模型，將激光數(shù)據(jù)和視覺語義信息進行信息融合，產(chǎn)生語義激光數(shù)據(jù)，給環(huán)境中每個路標物體對應的激光簇數(shù)據(jù)賦予視覺語義標簽；

步驟S5：基于語義激光數(shù)據(jù)，構建帶有各路標名稱的語義地圖，并且根據(jù)一一對應的路標名稱和位置坐標建立關聯(lián)映射表；

步驟S6：當定位出現(xiàn)偏差時，導航過程中利用視覺識別附近路標物體的分類及語義名稱；

步驟S7：根據(jù)路標的語義信息查找映射表中對應坐標；