[發明專利]基于WIFI和激光雷達的室內定位方法、定位裝置和機器人

在審

• 申請號: 202010725044.6
• 申請日: 2020-07-24
• 公開（公告）號: CN112082553A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 陳章芳
• 申請（專利權）人: 廣州易來特自動駕駛科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G01S17/86;G01S17/89;G01S17/931;H04W4/02;H04W4/33;H04W64/00
• 代理公司: 北京誠新知識產權代理事務所(普通合伙) 11759
• 代理人: 李官

本發明實施例涉及一種基于WIFI和激光雷達的室內定位方法、定位裝置、無人駕駛機器人、服務器、終端設備和計算機可讀存儲介質，其中基于WIFI和激光雷達的室內定位方法，包括：構建WIFI指紋庫；構建激光2D地圖；同時執行室內WIFI定位和激光AMCL定位；根據AMCL定位結果有效性選擇WIFI定位結果替換AMCL重新定位，直至輸出定位結果。本發明實施例通過添加WIFI室內定位的方法，當機器人運行在室內環境時，采用WIFI定位的結果替換陷入局部最優的激光定位的結果使得激光定位的結果發生改變從而在此基礎上完成重定位，找回激光定位的準確位置,幫助機器人在失配的情況下找到自己的位置，更符合實際場景的應用需要。

技術領域

本發明實施例涉及無人機定位技術領域，具體涉及一種基于WIFI 和激光雷達的室內定位方法、定位裝置、無人駕駛機器人、服務器、終端設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術

本部分向讀者介紹可能與本發明的各個方面相關的背景技術，相信能夠向讀者提供有用的背景信息，從而有助于讀者更好地理解本發明的各個方面。因此，可以理解，本部分的說明是用于上述目的，而并非構成對現有技術的承認。

隨著機器人技術的快速發展，越來越多種類的移動機器人進入千家萬戶、企業和工廠等，機器人應用領域廣泛，已經涉及娛樂、安防、教育、旅游等，但不管是何種場合，機器人要進行正常的工作都需要對周圍環境有全面的認知、感知，因此對于移動機器人來說，需要構建出適用于其工作的環境地圖。

在未知環境，如何構建地圖，如何定位機器人位置，是重中之重，也稱為同步定位于地圖構建(Simultaneous Localization And Mapping，簡稱SLAM)。通常SLAM包括特征提取、數據關聯、狀態估計、狀態更新以及特征更新等步驟。SLAM可以輔助機器人進行路徑規劃、自主探索、導航等任務，常用的SLAM方法有激光SLAM和視覺SLAM兩種。

激光SLAM采用2D、3D的激光雷達，2D激光雷達一般用于室內機器人，如掃地機器人、服務機器人等，而3D激光雷達一般用于自動駕駛領域。激光雷達的出現和普及使得數據測量的更快更準確。激光雷達采集到的物體信息呈現出一系列分散的、具有準確角度和距離信息的點，被稱為點云。通常激光SLAM是通過對比不同時刻兩片點云的信息，進行匹配，從而得到激光雷達相對于運動的距離的和姿態的改變，也就是機器人自身的定位。

激光雷達因為其測距準確，誤差模型簡單，在強光直射外都能保持穩定的運行，點云的處理也相對比較簡單，所以激光SLAM應用場景豐富，研究理論也豐富。

眼睛是人類感知外界信息的主要來源，視覺SLAM也是如此，它可以通過攝像頭從環境中獲取海量的圖像信息，有超強的場景辨識能力，早期的視覺SLAM基于濾波理論，其非線性的誤差模型和巨大的計算量成為了它實用落地的障礙。近年來，隨著具有稀疏性的非線性優化理論(Bundle Adjustment)以及相機技術、計算性能的進步，實時運行的視覺SLAM已經不再是夢想。

視覺SLAM的優點是它所利用的豐富紋理信息。例如兩塊尺寸相同內容卻不同的廣告牌，基于點云的激光SLAM算法無法區別他們，而視覺則可以輕易分辨。這帶來了重定位、場景分類上無可比擬的巨大優勢。同時，視覺信息可以較為容易的被用來跟蹤和預測場景中的動態目標，如行人、車輛等，對于在復雜動態場景中的應用這是至關重要的。通過對比我們發現，激光SLAM和視覺SLAM各擅勝場，單獨使用都有其局限性，而融合使用則可能具有巨大的取長補短的潛力。例如，視覺在紋理豐富的動態環境中穩定工作，并能為激光SLAM提供非常準確的點云匹配，而激光雷達提供的精確方向和距離信息在正確匹配的點云上會發揮更大的威力。而在光照嚴重不足或紋理缺失的環境中，激光SLAM的定位工作使得視覺可以借助不多的信息進行場景記錄。

近年來，SLAM導航技術已取得了很大的發展，它將賦予機器人和其他智能體前所未有的行動能力，而激光SLAM與視覺SLAM必將在相互競爭和融合中發展，使機器人從實驗室和展廳中走出來，做到真正的服務于人類。