[發明專利]機器人位姿的確定方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202110290800.1
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN115113215A
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 陳建楠;王超;桂晨光;姚秀軍;馬福強;王峰
• 申請（專利權）人: 京東科技信息技術有限公司
• 主分類號: G01S17/06
• 分類號: G01S17/06;G01S17/86;G01C21/16;G01C22/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 李哲;劉芳

1.一種機器人位姿的確定方法，其特征在于，包括：

根據所述機器人的第一傳感器的測量數據，確定所述機器人當前時刻相對于上一時刻的位姿增量，并根據所述位姿增量和所述機器人在所述上一時刻的位姿，確定所述機器人的第一位姿；

根據所述機器人的第二傳感器的測量數據與參考信息的匹配結果，確定所述機器人的第二位姿；所述參考信息包括：所述機器人的多個參考位姿以及在每個所述參考位姿下通過所述第二傳感器采集到的參考測量數據；

根據所述第一位姿和所述第二位姿，確定所述機器人在所述當前時刻的位姿。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述機器人的第二傳感器的測量數據與參考信息的匹配結果，確定所述機器人的第二位姿，包括：

分別獲取所述第二傳感器的測量數據與所述參考信息中的每個所述參考測量數據之間的相似度；

從所述參考信息中確定出目標參考測量數據，所述目標參考測量數據與所述第二傳感器的測量數據之間的相似度最高；

將所述目標參考測量數據對應的所述參考位姿確定為所述第二位姿。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二傳感器為相機，所述第二傳感器的測量數據為所述相機在所述當前時刻采集到的場景圖像，所述參考信息包括所述機器人的多個參考位姿以及在每個所述參考位姿下通過所述相機采集到的參考場景圖像；

或者，

所述第二傳感器為激光傳感器，所述第二傳感器的測量數據為所述激光傳感器在所述當前時刻采集的點云數據，所述參考信息包括所述機器人的多個參考位姿以及在每個所述參考位姿下通過所述激光傳感器采集到的參考點云數據。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，根據所述第一位姿和所述第二位姿，確定所述機器人在所述當前時刻的位姿，包括：

通過卡爾曼濾波器對所述第一位姿和所述第二位姿進行濾波處理，得到所述機器人在所述當前時刻的位姿。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，通過卡爾曼濾波器對所述第一位姿和所述第二位姿進行濾波處理，得到所述機器人在所述當前時刻的位姿，包括：

確定所述卡爾曼濾波器的卡爾曼增益，所述卡爾曼增益用于指示所述第一位姿的可信度和所述第二位姿的可信度；

根據所述卡爾曼增益和所述第二位姿對所述第一位姿進行修正，將修正結果確定為所述機器人在所述當前時刻的位姿。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，確定所述卡爾曼濾波器的卡爾曼增益，包括：

獲取所述上一時刻的誤差參數，所述上一時刻的誤差參數用于指示所述機器人上一時刻的位姿的不確定性；

根據所述上一時刻的誤差參數和所述機器人不同時刻之間的位姿轉移關系，確定所述當前時刻的誤差參數；

根據所述當前時刻的誤差參數，確定所述卡爾曼增益。

7.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述第一傳感器為下述中的任意一種：激光傳感器、相機、慣性傳感器、編碼器傳感器；根據所述機器人的第一傳感器的測量數據，確定所述機器人相對于上一時刻的位姿增量，包括：

根據所述第一傳感器的測量數據，確定所述機器人在所述上一時刻至所述當前時刻之間的運動參數；

根據所述運動參數，確定所述機器人相對于上一時刻的位姿增量。

8.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，根據所述機器人的第二傳感器的測量數據與參考信息的匹配結果，確定所述機器人的第二位姿之前，還包括：

在所述機器人移動過程中，獲取所述機器人的參考位姿以及所述機器人在所述參考位姿時通過所述第二傳感器采集到的參考測量數據；

根據各所述參考位姿，以及各所述參考位姿各自對應的所述參考測量數據，生成所述參考信息。