[發明專利]一種機器人定位方法、機器人和存儲介質

有效

• 申請號: 202010042753.4
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111256689B
• 公開（公告）日: 2022-01-21
• 發明（設計）人: 胡仁志;胡滿;杜楠枰
• 申請（專利權）人: 北京智華機器人科技有限公司
• 主分類號: G01C21/16
• 分類號: G01C21/16;G01C21/18
• 代理公司: 深圳市六加知識產權代理有限公司 44372
• 代理人: 孟麗平

本發明實施例涉及機器人定位方法、機器人和存儲介質，所述方法包括：根據位移測量裝置測量的第一測量值獲得第一機器人位姿；根據慣性測量裝置測量的第二測量值獲得第二機器人位姿；根據第一機器人位姿和第二機器人位姿獲得第三機器人位姿；獲得攝像裝置拍攝的包含標志碼的圖像，基于標志碼的位姿和第三機器人位姿獲得標志碼的圖像觀測值；基于圖優化算法根據標志碼的圖像觀測值、獲得機器人的估計位姿以及標志碼的估計位姿。本發明實施例在機器人工作的環境中貼設易于識別的標志碼，標志碼作為確定的特征信息，無需特征匹配，提高定位精度。機器人中安裝位移測量裝置、慣性測量裝置和攝像裝置，采用多傳感器測量數據融合，進一步提高定位精度。

技術領域

本發明實施例涉及智能機器人技術領域，特別涉及一種機器人定位方法、機器人和存儲介質。

背景技術

無人叉車在工作過程中，需要定位和導航，目前，無人叉車的定位導航方式多采用基于視覺或激光的同步定位與建圖(simultaneous localization and mapping，SLAM)導航。

基于視覺或激光的SLAM導航，是通過視覺傳感器或激光導航傳感器采集環境特征構建增量式地圖，并通過掃描匹配的方式實現導航定位，為了實現準確定位需要環境空間中具有足夠密集的環境特征點，否則會影響定位精度。

在實現本發明過程中，發明人發現上述方法至少存在如下問題：無人叉車多工作于倉庫等較為空曠的場所，在倉庫環境中，特征點較少，一般多為互相對稱的立柱和墻面，且墻面缺少紋理特征，無人叉車采用基于視覺或激光的SLAM導航方法時，會因缺少足夠的特征點導致定位精度較低。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種定位精度高的機器人定位方法、機器人和存儲介質。

第一方面，本發明實施例提供了一種機器人定位方法，所述方法用于機器人，所述機器人包括位移測量裝置、慣性測量裝置和攝像裝置，所述方法包括：

獲得位移測量裝置測量的第一測量值，基于所述第一測量值獲得所述機器人的第一機器人位姿；

獲得慣性測量裝置測量的第二測量值，基于所述第二測量值獲得所述機器人的第二機器人位姿；

根據所述第一機器人位姿和所述第二機器人位姿獲得所述機器人的第三機器人位姿；

獲得攝像裝置拍攝的包含標志碼的圖像，基于所述標志碼的位姿和所述第三機器人位姿獲得所述標志碼的圖像觀測值；

基于圖優化算法根據所述標志碼的圖像觀測值、獲得所述機器人的估計位姿以及所述標志碼的估計位姿。

在一些實施例中，所述方法還包括：

根據所述機器人的估計位姿和所述第一測量值更新所述機器人的第一機器人位姿。

在一些實施例中，所述方法還包括：

基于所述包含標志碼的圖像獲得所述標志碼的初始位姿。

在一些實施例中，所述基于圖優化算法根據所述標志碼的圖像觀測值、獲得所述機器人的估計位姿以及所述標志碼的估計位姿，包括：

獲得標志碼坐標系下至少一個角點的角點坐標；

基于所述標志碼的圖像觀測值獲得所述標志碼至少一個角點的角點像素坐標；

基于圖優化算法獲得所述標志碼的最優初始位姿；

獲得所述攝像裝置的最優初始位姿；

根據所述角點坐標、所述角點像素坐標、所述標志碼的最優初始位姿和所述攝像裝置的最優初始位姿、基于所述標志碼的重投影誤差最小關系獲得所述機器人的估計位姿和所述標志碼的估計位姿。