本发明专利技术涉及一种室内机器人定位方法和系统。该方法包括采用激光定位方式获得所述机器人所处环境的第一地图以及所述机器人的第一位置；采用视觉定位方式获得所述环境的第二地图；建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系；以及当所述第一位置超出所述激光定位方式的有效范围并且所述机器人的里程信息的累积误差大于第一阈值时，采用所述视觉定位方式获得所述机器人的第二位置，并根据所述第二位置和所述对应关系使所述机器人移动至所述有效范围内。本发明专利技术的室内机器人定位方法和系统可以在空旷或激光定位环境差的室内场景下自主处理定位的丢失问题。自主处理定位的丢失问题。自主处理定位的丢失问题。
【技术实现步骤摘要】
室内机器人的定位方法、系统及清洁机器人
[0001]本专利技术主要涉及机器人领域，尤其涉及一种室内机器人的定位方法、系统以及清洁机器人。
技术介绍
[0002]随着机器人领域相关技术的快速发展，机器人自主定位及导航的功能越来越强。同步定位与建图(Simultaneous localization and mapping,SLAM)技术被认为是机器人实现自主定位导航的关键。SLAM技术主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。目前根据传感器的不同，SLAM技术主要包括基于激光雷达的激光SLAM和基于视觉的VSLAM。激光SLAM通过激光雷达获取周围物体的轮廓，并在移动过程中与预先保存的数据进行匹配，获得当前位置，定位过程中通常使用机械里程计和惯性测量单元进行辅助计算。VSLAM是通过摄像头获取视觉特征或直接使用全部或部分像素点，根据不同视角下图像透视变化情况计算摄像头的相对位置。
[0003]对于室内清洁机器人来说，执行室内清洁作业需要完全覆盖一定区域，需要相对位置准确，减少重复覆盖和覆盖不足。激光SLAM由于激光雷达具有指向性强的特点，使得激光定位的精度较高。但是，激光定位需要在雷达的检测范围内检测到定位特征才能定位，在定位特征不明显的情况下，例如只有一个平面的长直走廊等，则无法定位，同时，在比较空旷的室内场景下也无法准确定位。激光定位的检测范围通常在10米
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200米不等，检测范围越大相对成本较高。VSLAM具有部署成本低、信息量大等优点，但是存在计算量大、精度低、对机器人系统的性能要求较高等问题，在较大的场景下，由于计算视角的精度限制，误差范围较大。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种适应空旷场景及缺少定位特征场景的室内机器人定位方法、系统以及清洁机器人。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种室内机器人的定位方法，包括：采用激光定位方式获得所述机器人所处环境的第一地图以及所述机器人的第一位置；采用视觉定位方式获得所述环境的第二地图；建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系；以及当所述第一位置超出所述激光定位方式的有效范围并且所述机器人的里程信息的累积误差大于第一阈值时，采用所述视觉定位方式获得所述机器人的第二位置，并根据所述第二位置和所述对应关系使所述机器人移动至所述有效范围内。
[0006]在本专利技术的一实施例中，所述方法还包括：当所述第一位置在所述有效范围内时，根据所述第一位置消除所述累积误差。
[0007]在本专利技术的一实施例中，所述方法还包括：当所述第一位置超出所述有效范围时，根据所述里程信息进行航位推算获得所述机器人的第三位置。
[0008]在本专利技术的一实施例中，所述里程信息包括机械里程信息和视觉里程信息，所述
累积误差包括机械累积误差和视觉累积误差。
[0009]在本专利技术的一实施例中，所述里程信息包括累积里程或累积时间。
[0010]在本专利技术的一实施例中，所述里程信息还包括所述机器人的第一运动方向，当所述第一位置超出所述有效范围时，还包括：采用所述视觉定位方式获得所述机器人的第二运动方向，计算所述第一运动方向与所述第二运动方向之间的方向误差，当所述方向误差大于第二阈值时，判断所述机器人的状态为定位丢失状态。
[0011]在本专利技术的一实施例中，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所述第一地图中的多个激光定位子图；获得所述第二地图中的多个视觉定位子图；按照时间顺序建立每个所述激光定位子图和每个所述视觉定位子图的运算组；以及在每个运算组中，获得所述机器人在所述激光定位子图中的激光定位位置和在所述视觉定位子图中的视觉定位位置，根据所述激光定位位置和所述视觉定位位置获得所述对应关系。
[0012]在本专利技术的一实施例中，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所述第一地图中的多个激光定位子图；从所述多个激光定位子图中获得所述机器人的多个激光定位位置；以及从所述第二地图中的多个视觉定位子图中选择特征视觉定位子图，在所述特征视觉定位子图中所述机器人的特征位置与所述多个激光定位位置相对应，根据所述激光定位位置和所述特征位置获得所述对应关系。
[0013]在本专利技术的一实施例中，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所述第一地图中的多个激光定位子图；从所述多个激光定位子图中获得所述机器人的多个激光定位位置，每个所述激光定位位置对应于一个激光定位时刻；获得所述第二地图中的多个视觉定位子图；从所述多个视觉定位子图中获得所述机器人的多个视觉定位位置，每个所述视觉定位位置对应于一个视觉定位时刻；以及根据所述激光定位位置和所述视觉定位位置获得第一对应关系，根据所述激光定位时刻和所述视觉定位时刻获得第二对应关系，所述对应关系包括所述第一对应关系和所述第二对应关系。
[0014]本专利技术为解决上述技术问题还提供了一种室内机器人的定位系统，包括：里程计模块，用于获得机器人的里程信息；激光定位模块，用于获得所述机器人所处环境的第一地图，以及获得所述机器人的第一位置；以及视觉定位模块，用于获得所述环境的第二地图，所述第二地图与所述第一地图具有对应关系，其中，当所述第一位置超出所述激光定位模块的有效范围并且所述里程信息的累积误差大于第一阈值时，所述视觉定位模块获得所述机器人的第二位置，并根据所述第二位置和所述对应关系使所述机器人移动至所述有效范围内。
[0015]在本专利技术的一实施例中，当所述第一位置在所述有效范围内时，所述激光定位模块还用于根据所述第一位置消除所述累积误差。
[0016]在本专利技术的一实施例中，当所述第一位置超出所述有效范围时，所述里程计模块还用于根据航位推算获得所述机器人的第三位置。
[0017]在本专利技术的一实施例中，所述里程计模块包括机械里程计单元和视觉里程计单元，所述里程信息包括由所述机械里程计单元获得的机械里程信息和由所述视觉里程计单元获得的视觉里程信息，所述累积误差包括所述机械里程信息的机械累积误差和所述视觉里程信息的视觉累积误差。
[0018]在本专利技术的一实施例中，所述视觉里程计单元包括摄像头和惯性测量单元。
[0019]在本专利技术的一实施例中，所述里程信息包括累积里程或累积时间。
[0020]在本专利技术的一实施例中，所述里程信息还包括所述机器人的第一运动方向，当所述第一位置超出所述激光定位模块的有效范围时，所述视觉定位模块还用于获得所述机器人的第二运动方向，并计算所述第一运动方向与所述第二运动方向之间的方向误差。
[0021]在本专利技术的一实施例中，所述视觉定位模块设置在云端。
[0022]本专利技术为解决上述技术问题还提供了一种清洁机器人，包括上述任一项所述的定位系统。
[0023]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：采用激光定位方式获得机器人所处环境的第一地图以及机器人的第一位置，当机器人在空旷或激光定位环境差的场景下，即激光定位丢失时，采用本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种室内机器人的定位方法，其特征在于，包括：采用激光定位方式获得所述机器人所处环境的第一地图以及所述机器人的第一位置；采用视觉定位方式获得所述环境的第二地图；建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系；以及当所述第一位置超出所述激光定位方式的有效范围并且所述机器人的里程信息的累积误差大于第一阈值时，采用所述视觉定位方式获得所述机器人的第二位置，并根据所述第二位置和所述对应关系使所述机器人移动至所述有效范围内。2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，还包括：当所述第一位置在所述有效范围内时，根据所述第一位置消除所述累积误差。3.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，还包括：当所述第一位置超出所述有效范围时，根据所述里程信息进行航位推算获得所述机器人的第三位置。4.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述里程信息包括机械里程信息和视觉里程信息，所述累积误差包括机械累积误差和视觉累积误差。5.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述里程信息包括累积里程或累积时间。6.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述里程信息还包括所述机器人的第一运动方向，当所述第一位置超出所述有效范围时，还包括：采用所述视觉定位方式获得所述机器人的第二运动方向，计算所述第一运动方向与所述第二运动方向之间的方向误差，当所述方向误差大于第二阈值时，判断所述机器人的状态为定位丢失状态。7.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所述第一地图中的多个激光定位子图；获得所述第二地图中的多个视觉定位子图；按照时间顺序建立每个所述激光定位子图和每个所述视觉定位子图的运算组；以及在每个运算组中，获得所述机器人在所述激光定位子图中的激光定位位置和在所述视觉定位子图中的视觉定位位置，根据所述激光定位位置和所述视觉定位位置获得所述对应关系。8.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所述第一地图中的多个激光定位子图；从所述多个激光定位子图中获得所述机器人的多个激光定位位置；以及从所述第二地图中的多个视觉定位子图中选择特征视觉定位子图，在所述特征视觉定位子图中所述机器人的特征位置与所述多个激光定位位置相对应，根据所述激光定位位置和所述特征位置获得所述对应关系。9.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，建立所述第一地图和所述第二地图之间的对应关系的步骤包括：获得所...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵倬祺，夏临，刘昊钰，王领，陈鑫明，
申请(专利权)人：派特纳上海机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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