一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法及系统与流程

1.本发明涉及移动机器人所处环境定位领域，特别是涉及一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法及系统。


背景技术：

2.随着移动机器人技术在各行各业的广泛应用，在室内环境中，基于二维激光反射强度的三边定位方法也得以深入的开发，然而室内复杂环境会降低传感器获取数据的精度，而且激光传感器采集数据的密集度受测量距离的影响，因此需要根据机器人所处环境调整算法进行数据处理，然后再使用三边定位算法。即算法复杂，且定位不够准确。
3.因此，如何准确定位移动机器人的位姿，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法及系统，提高移动机器人定位的准确性。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法，包括：
7.获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度；所述路标为反光柱；
8.根据所述距离数据以及激光反射强度，采用自适应聚类方法确定所述路标的中心位置；
9.根据所述路标的中心位置与预置路标的位置确定匹配成功的路标；所述预置路标的位置为在所述移动机器人内设置的所述路标的位置；
10.判断匹配成功的路标的个数是否大于或等于3；
11.若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位；
12.若小于3，则返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤。
13.可选地，所述根据所述距离数据以及激光反射强度，采用自适应聚类方法确定所述路标的中心位置，具体包括：
14.采用中值滤波的方法对所述距离数据进行滤波；
15.将滤波后的距离数据转换为笛卡尔坐标值；
16.采用自适应聚类方法对所述转换后的距离数据以及激光反射强度进行聚类，确定路标数据集合；
17.根据所述路标数据集合确定所述路标的中心位置。
18.可选地，所述若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位，具体包括：
19.利用最小二乘法对公式进行求解确定移动机器人的坐标；
20.根据公式确定移动机器人的全局方位角；
21.根据所述移动机器人的坐标和所述移动机器人的全局方位角确定所述移动机器人的位姿；
22.其中，(g
x
,g
y
)为移动机器人的坐标，匹配成功的路标的坐标，分别为匹配成功的路标中心到移动机器人的距离g
θ
为移动机器人的全局方位角，为与第i个预置路标的构成的局部方位角，n为匹配成功的路标的个数。
23.可选地，所述若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位，之后还包括：
24.根据所述移动机器人的位姿对所述移动机器人进行更新，并返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤进行连续定位。
25.一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位系统，包括：
26.移动数据获取模块，用于获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度；所述路标为反光柱；
27.路标的中心位置确定模块，用于根据所述距离数据以及激光反射强度，采用自适应聚类方法确定所述路标的中心位置；
28.匹配成功的路标确定模块，用于根据所述路标的中心位置与预置路标的位置确定匹配成功的路标；所述预置路标的位置为在所述移动机器人内设置的所述路标的位置；
29.判断模块，用于判断匹配成功的路标的个数是否大于或等于3；
30.移动机器人的位姿确定模块，用于若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位；
31.更新路标数据模块，用于若小于3，则返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤。
32.可选地，所述路标的中心位置确定模块具体包括：
33.滤波单元，用于采用中值滤波的方法对所述距离数据进行滤波；
34.数据转换单元，用于将滤波后的距离数据转换为笛卡尔坐标值；
35.路标数据集合确定单元，用于采用自适应聚类方法对所述转换后的距离数据以及激光反射强度进行聚类，确定路标数据集合；
36.路标的中心位置确定单元，用于根据所述路标数据集合确定所述路标的中心位
置。
37.可选地，所述移动机器人的位姿确定模块具体包括：
38.移动机器人的坐标确定单元，用于利用最小二乘法对公式进行求解确定移动机器人的坐标；
39.移动机器人的全局方位角确定单元，用于根据公式确定移动机器人的全局方位角；
40.移动机器人的位姿确定单元，用于根据所述移动机器人的坐标和所述移动机器人的全局方位角确定所述移动机器人的位姿；
41.其中，(g
x
,g
y
)为移动机器人的坐标，匹配成功的路标的坐标，分别为匹配成功的路标中心到移动机器人的距离g
θ
为移动机器人的全局方位角，为与第i个预置路标的构成的局部方位角，n为匹配成功的路标的个数。
42.可选地，还包括：
43.连续定位模块，用于根据所述移动机器人的位姿对所述移动机器人进行更新，并返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤进行连续定位。
44.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
45.本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法及系统，获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度，结合自适应聚类方法对反光柱进行聚类识别确定所述路标的中心位置，根据三边定位算法求解出移动机器人在全局环境下的位姿。本发明中的路标可在非结构化环境下灵活布置，而且全局位姿的计算量较小，不仅能够保证移动机器人的定位精度，也能保证较高的可靠性。
附图说明
46.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
47.图1为本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法流程示意图；
48.图2为移动机器人的坐标系描述；
49.图3为自适应阈值δ几何图；
50.图4为路标的中心位置提取示意图；
51.图5为移动机器人坐标系下的路标示意图；
52.图6为三边定位算法原理图；
53.图7为本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位系统结构示意图。
具体实施方式
54.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.本发明的目的是提供一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法及系统，提高移动机器人定位的准确性。
56.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
57.图1为本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法流程示意图，如图1所示，本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位方法，包括：
58.s101，获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度；所述路标为反光柱。移动机器人的坐标系描述如图2所示。
59.最为一个具体的实施例，通过移动机器人上的机载激光传感器获取距离信息d
i
(i＝1，
…
，n)和能量值(激光反射强度)e
i
(i＝1，
…
，n)。
60.s102，根据所述距离数据以及激光反射强度，采用自适应聚类方法确定所述路标的中心位置。
61.s102具体包括：
62.采用中值滤波的方法对所述距离数据进行滤波，得到滤波后的距离数据
63.将滤波后的距离数据转换为笛卡尔坐标值，即利用公式进行转换得到转换后的距离数据
64.采用自适应聚类方法对所述转换后的距离数据以及激光反射强度进行聚类，确定路标数据集合。
65.自适应阈值δ几何图如图3所示，使用自适应聚类方法，当相邻点的距离小于自适应阈值δ时，则认为相邻点属于同一类物体，公式为：
66.δ＝||r
h
‑
p
i
‑1|| 3σ
r
；
[0067][0068]
识别反光柱数据集合，设置能量阈值λ
δ
和反光柱直径区间[d
min
，d
max
]作为限制条件，公式为：
[0069][0070]
其中，d
min
，d
max
和λ
δ
根据实际情况测定，λ
max
表示某一反光柱数据集合中的最大表面能量值，d表示被观测反光柱直径。
[0071]
根据前一步可以得到一系列反光柱数据集合
[0072]
根据所述路标数据集合确定所述路标的中心位置，并如图4所示。
[0073]
根据公式得到反光柱中心为：
[0074][0075][0076]
s103，根据所述路标的中心位置与预置路标的位置确定匹配成功的路标；所述预置路标的位置为在所述移动机器人内设置的所述路标的位置，如图5所示。
[0077]
将反光柱以3个一组进行组合，将全局(所处的环境中)坐标系下的路标列表与机器人坐标系下当前时刻传感器扫描到的路标列表对应匹配。
[0078][0079]
可将任意三角形信息归纳为：
[0080][0081]
当环境中的三角形信息与全局环境中的三角形信息所有差值的最小值满足以下条件，则认为匹配成功：
[0082][0083]
s104，判断匹配成功的路标的个数是否大于或等于3。
[0084]
s105，若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位。
[0085]
若小于3，则返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤。
[0086]
所述若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位，具体包括：
[0087]
利用最小二乘法对公式进行求解确定移动机器人的坐标。三边定位算法原理图如图6所示。
[0088]
最小二乘法为(
g
x，
g
y)
t
＝(a
t
a)
‑1a
t
b。
[0089]
其中：
[0090][0091][0092]
根据公式确定移动机器人的全局方位角。
[0093]
其中，移动机器人第i个预置路标的构成的局部方位角为：
[0094][0095]
根据所述移动机器人的坐标和所述移动机器人的全局方位角确定所述移动机器人的位姿
g
r＝[
g
x，
g
y，
g
θ]。
[0096]
其中，(g
x
，g
y
)为移动机器人的坐标，匹配成功
的路标的坐标，分别为匹配成功的路标中心到移动机器人的距离g
θ
为移动机器人的全局方位角，为与第i个预置路标的构成的局部方位角，n为匹配成功的路标的个数。
[0097]
所述若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位，之后还包括：
[0098]
根据所述移动机器人的位姿对所述移动机器人进行更新，并返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤进行连续定位。
[0099]
即激光传感器实时观测环境中的路标，从而实现移动建筑机器人连续的定位。
[0100]
图7为本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位系统结构示意图，如图7所示，本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位系统，包括：
[0101]
移动数据获取模块701，用于获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度；所述路标为反光柱。
[0102]
路标的中心位置确定模块702，用于根据所述距离数据以及激光反射强度，采用自适应聚类方法确定所述路标的中心位置。
[0103]
匹配成功的路标确定模块703，用于根据所述路标的中心位置与预置路标的位置确定匹配成功的路标；所述预置路标的位置为在所述移动机器人内设置的所述路标的位置。
[0104]
判断模块704，用于判断匹配成功的路标的个数是否大于或等于3。
[0105]
移动机器人的位姿确定模块705，用于若大于或等于3，则采用三边定位算法和最小二乘法确定所述移动机器人的位姿，实现对所述移动机器人的定位。
[0106]
更新路标数据模块706，用于若小于3，则返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤。
[0107]
所述路标的中心位置确定模块702具体包括：
[0108]
滤波单元，用于采用中值滤波的方法对所述距离数据进行滤波。
[0109]
数据转换单元，用于将滤波后的距离数据转换为笛卡尔坐标值。
[0110]
路标数据集合确定单元，用于采用自适应聚类方法对所述转换后的距离数据以及激光反射强度进行聚类，确定路标数据集合。
[0111]
路标的中心位置确定单元，用于根据所述路标数据集合确定所述路标的中心位置。
[0112]
所述移动机器人的位姿确定模块705具体包括：
[0113]
移动机器人的坐标确定单元，用于利用最小二乘法对公式进行求解确定移动机器人的坐标。
[0114]
移动机器人的全局方位角确定单元，用于根据公式确定移动机器人的全局方位角。
[0115]
移动机器人的位姿确定单元，用于根据所述移动机器人的坐标和所述移动机器人的全局方位角确定所述移动机器人的位姿。
[0116]
其中，(g
x
,g
y
)为移动机器人的坐标，匹配成功的路标的坐标，分别为匹配成功的路标中心到移动机器人的距离g
θ
为移动机器人的全局方位角，为与第i个预置路标的构成的局部方位角，n为匹配成功的路标的个数。
[0117]
本发明所提供的一种基于二维激光反射强度的移动机器人定位系统，还包括：
[0118]
连续定位模块，用于根据所述移动机器人的位姿对所述移动机器人进行更新，并返回所述获取移动机器人与所在环境中的路标的距离数据以及激光反射强度的步骤进行连续定位。
[0119]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0120]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。