一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法

技术特征：
1.一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在有限场景布设人工标志物，通过视觉传感器获取视野范围内的图像信息并进行图像预处理，提取人工标志物以及局部二维点云；步骤2：利用所述人工标志物以及局部二维点云辅助激光雷达定位；步骤3：布设超宽带定位基站，获取超宽带精定位结果，在缺少人工标志物时辅助激光雷达定位。2.根据权利要求1所述的在有限场景布设人工标志物，通过视觉传感器获取视野范围内的图像信息并进行图像预处理，提取人工标志物以及局部二维点云，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.提取图像中激光雷达所在平面的特征点，利用其深度信息得到局部二维相机点云；步骤2.对视觉获取的图像进行灰度化、二值化、平滑处理、边缘提取以及多边形轮廓拟合，通过透视变换找寻人工标志物。3.根据权利要求1所述的人工标志物以及局部二维点云辅助激光雷达定位，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.将所述局部二维点云与优化后的雷达点云融合，得到融合后的点云；步骤2.判断所述融合后的点云是否为点云关键帧，利用滑动窗口限制关键帧数目，计算最新关键帧与滑窗内其他关键帧的帧间位姿变换，分别得到雷达坐标与雷达姿态；步骤3.拟合所述雷达坐标的中心点坐标，删除与中心点坐标欧式距离最大、最小的雷达坐标后得到一组新的雷达定位坐标；步骤4.计算所述最新关键帧与滑窗内其他帧的损失函数，根据对应损失函数大小为所述雷达定位坐标动态分配权重，根据所述权重对所述雷达定位坐标进行融合，得到最终雷达坐标，根据所述权重对所述雷达姿态进行融合，得到最终雷达姿态。步骤5.提取到所述人工标志物后，利用人工标志物包含信息可解算得到相机姿态与相机坐标，将所述相机姿态、最终雷达姿态和所述相机坐标、最终雷达坐标分别转换到世界坐标系下融合，融合后的位姿作为先验位姿进行激光雷达点云校准与累积误差抑制。4.根据权利要求1所述的布设超宽带定位基站，获取超宽带精定位结果，在缺少人工标志物时辅助激光雷达定位，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.识别超宽带信号传播的视距与非视距环境，在视距环境下利用滤波算法直接得到超宽带精定位结果，在非视距环境下，将非视距环境下的定位问题转换为视距环境下的定位问题求解进而得出超宽带精定位结果；步骤2.未检测到人工标志物时，雷达定位坐标与所述超宽带精定位结果融合得出定位值。

技术总结
本发明属于移动机器人定位领域，提出了一种基于多传感器融合的移动机器人定位方法，通过2D激光雷达和可见光相机设备感知机器人周围环境，获取点云数据进行激光雷达定位，获取图像信息辅助激光雷达定位，所述点云数据为雷达点云和相机点云融合后的点云，融合后的点云通过滑窗优化得出雷达位姿，所述获取图像信息辅助雷达定位包括利用预先布设的人工标志物求解相机位姿，并与所述雷达位姿融合，利用融合后的位姿进行点云校准。在人工标志物缺失的地方，利用超宽带精定位坐标与雷达定位坐标融合，实现位置的累计误差抑制。本发明充分利用各传感器的优势，能够适应多种复杂环境，具有鲁棒性好、精度高和成本低的优点，能够持续为自主服务机器人提供高精度、高可靠的位置信息。息。息。


技术研发人员：崔炜 张文涵 李成龙 曹文晓 许春生 李兴广
受保护的技术使用者：长春理工大学
技术研发日：2021.11.17
技术公布日：2022/7/9