[發(fā)明專利]一種機器人的定位方法及定位裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210274358.8
• 申請日: 2022-03-21
• 公開（公告）號: CN114353807B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳猛;岳雪;吳青海
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽呂尚科技有限公司
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G05D1/02
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 高燕

1.一種機器人的定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：

S110、獲取機器人按照當(dāng)前位姿在地下停車場的停車區(qū)域所采集到的輪廓點云數(shù)據(jù)；所述停車區(qū)域包括至少一個電梯口和多個立柱；

S120、計算獲取到的輪廓點云數(shù)據(jù)與所述停車區(qū)域的電子地圖對應(yīng)的參考點云數(shù)據(jù)之間的匹配度；

S130、若所述匹配度小于預(yù)設(shè)匹配閾值，則計算每個輪廓點云數(shù)據(jù)與所述參考點云數(shù)據(jù)之間的差值；

S140、根據(jù)所述差值，調(diào)整所述機器人的當(dāng)前位姿，并返回執(zhí)行步驟S110；

S150、若所述匹配度不小于預(yù)設(shè)匹配閾值，將達到預(yù)設(shè)匹配閾值的匹配度對應(yīng)的機器人的位姿，確定為所述機器人在所述停車區(qū)域中的目標位姿；

其中，所述機器人上安裝有全景攝像頭；步驟S110包括：

S1110、根據(jù)所述機器人上安裝的全景攝像頭拍攝的停車區(qū)域中多個目標對象的圖像信息，分別確定每個目標對象的位置坐標；其中，所述多個目標對象包括所述停車區(qū)域中的電梯口和多個立柱；

S1120、將每個目標對象的位置坐標進行坐標轉(zhuǎn)換處理，得到每個目標對象在所述停車區(qū)域的電子地圖中的參考坐標，并從所述電子地圖中確定出與每個目標對象在電子地圖中的參考坐標相對應(yīng)的參考對象；

S1130、針對每個目標對象，計算該目標對象與該目標對象在電子地圖中的參考坐標所對應(yīng)的參考對象之間的形狀相似度；

S1140、若計算出的形狀相似度小于第一相似度閾值，則從每個目標對象的圖像信息中識別出該目標對象的輪廓像素點，并將目標像素點組調(diào)整至所述目標對象的輪廓像素點中，以改變所述目標對象的形狀，其中，所述目標像素點組包括50個距離該目標對象的所有輪廓像素點最近的像素點，返回執(zhí)行步驟S1130；

S1150、若計算出的形狀相似度大于或等于第一相似度閾值，則不再調(diào)整所述目標對象的輪廓像素點；

S1160、確定多個目標對象的輪廓像素點對應(yīng)的點云數(shù)據(jù)為機器人按照當(dāng)前位姿在地下停車場的停車區(qū)域所采集到的輪廓點云數(shù)據(jù)；

其中，在步驟S140中，根據(jù)所述差值，調(diào)整所述機器人的當(dāng)前位姿的步驟包括：

遍歷所述停車區(qū)域的電子地圖中所有參考對象的參考像素點；

獲取灰度值大于預(yù)設(shè)灰度值的參考像素點對應(yīng)的參考點云數(shù)據(jù)，以及每個目標對象的輪廓像素點對應(yīng)的輪廓點云數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述參考點云數(shù)據(jù)和對應(yīng)的輪廓點云數(shù)據(jù)之間的差值，調(diào)整所述機器人的航向方向沿著所有差值中最小差值對應(yīng)的目標對象所在停車區(qū)域中的方向。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述機器人的第一位置處安裝有第一測距傳感器，第二位置處安裝有第二測距傳感器，所述第一位置與所述第二位置不同；步驟S110還包括：

獲取所述機器人按照當(dāng)前位姿，并利用第一測距傳感器對所述停車區(qū)域掃描一周所得到的第一掃描數(shù)據(jù)；

從所述第一掃描數(shù)據(jù)中確定出每個目標對象的輪廓像素點所對應(yīng)的第一點云數(shù)據(jù)集；

將確定出的每個目標對象的輪廓像素點所對應(yīng)的第一點云數(shù)據(jù)集與該目標對象的預(yù)設(shè)點云集進行比較；其中，所述預(yù)設(shè)點云集包括位于所述電子地圖中的目標對象的輪廓像素點所對應(yīng)的點云數(shù)據(jù)；

若比較結(jié)果一致，則不啟動第二測距傳感器，并確定每個目標對象的輪廓像素點所對應(yīng)的第一點云數(shù)據(jù)集為待處理點云數(shù)據(jù)集；

若比較結(jié)果不一致，則啟動第二測距傳感器工作，并利用所述第二測距傳感器對所述停車區(qū)域掃描一周，得到第二掃描數(shù)據(jù)，從所述第二掃描數(shù)據(jù)中確定出每個目標對象的輪廓像素點所對應(yīng)的第二點云數(shù)據(jù)集，將所述第一點云數(shù)據(jù)集與所述第二點云數(shù)據(jù)集中的點云數(shù)據(jù)進行聚類處理，得到聚類后的點云數(shù)據(jù)集，將所述聚類后的點云數(shù)據(jù)集確定為待處理點云數(shù)據(jù)集；

確定待處理點云數(shù)據(jù)集中的所有點云數(shù)據(jù)為機器人按照當(dāng)前位姿在地下停車場的停車區(qū)域所采集到的輪廓點云數(shù)據(jù)。