一种多机器人的定位方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请提供一种多机器人的定位方法、装置及设备，该方法包括：获取目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿，所述导航定位位姿是目标机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时的位姿；基于所述导航定位位姿确定目标物体在所述目标坐标系下的物体位姿；基于所述物体位姿确定协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿。通过本申请的技术方案，实现多机器人的协同控制，提升整个协同的导航精度，使得导航定位的一致性和精度得到明显提高。导航定位的一致性和精度得到明显提高。导航定位的一致性和精度得到明显提高。

【技术实现步骤摘要】
一种多机器人的定位方法、装置及设备


[0001]本申请涉及机器人控制
，尤其是涉及一种多机器人的定位方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]近年来，各种类型的移动机器人，在技术和市场方面发展迅速，移动机器人是自动执行工作的机器装置，是依靠自身动力和控制能力来实现各种功能的机器。移动机器人可以接受人类指挥，可以运行预先编排的程序，还可以根据以人工智能制定的策略行动。比如说，用户使用手动遥控器控制移动机器人执行相关操作，如手动遥控器通过无线方式向移动机器人下发操作命令，移动机器人接收到操作命令后，执行该操作命令指定的操作，完成相关功能。
[0003]随着移动机器人技术的迅速发展，移动机器人在物流、仓储、工厂生产等方面的应用越来越普遍，如使用移动机器人运输物体。根据不同应用场景，可以设计不同载重能力的移动机器人，如针对大重量运输任务的移动机器人、针对普通重量运输任务的移动机器人。在实际应用场景中，可能大部分都是普通重量的运输任务，偶尔有大重量的运输任务，即针对大重量运输任务的移动机器人的使用效率非常低，也就不需要使用针对大重量运输任务的移动机器人。
[0004]为此，当需要搬运大重量物体时，通常需要多个移动机器人以协作运输的方式来完成大重量物体的运输任务。但是，在使用多个移动机器人以协作运输的方式来完成大重量物体的运输任务时，目前并没有合理的实现方式。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种多机器人的定位方法，在至少两个机器人共同运输同一目标物体时，所述至少两个机器人中的一个机器人被选取为目标机器人，所述目标机器人之外的剩余机器人为协同机器人，所述方法包括：
[0006]获取所述目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿；其中，所述导航定位位姿是所述目标机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时的位姿；
[0007]基于所述导航定位位姿确定所述目标物体在所述目标坐标系下的物体位姿；
[0008]基于所述物体位姿确定所述协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿。
[0009]本申请提供一种多机器人的定位装置，在至少两个机器人共同运输同一目标物体时，所述至少两个机器人中的一个机器人被选取为目标机器人，所述目标机器人之外的剩余机器人为协同机器人，所述装置包括：
[0010]获取模块，用于获取目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿，所述导航定位位姿是所述目标机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时的位姿；
[0011]确定模块，用于基于所述导航定位位姿确定目标物体在目标坐标系下的物体位姿；基于所述物体位姿确定所述协同机器人在目标坐标系下的估计位姿。
[0012]本申请提供一种多机器人的定位设备，包括处理器和机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有能够被处理器执行的机器可执行指令；处理器用于执行机器可执行指令，以实现本申请公开的多机器人的定位方法。
[0013]由以上技术方案可见，本申请实施例中，基于目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿确定目标物体在目标坐标系下的物体位姿，基于目标物体在目标坐标系下的物体位姿确定协同机器人在目标坐标系下的估计位姿，基于导航定位位姿和估计位姿对目标机器人和协同机器人针对目标物体的运输过程进行协同控制，从而实现多机器人的协同控制，使用至少两个机器人共同运输同一目标物体(如大重量物体)，即以协作运输的方式来完成目标物体的运输任务，降低生产成本，提高生产效率。可以将导航定位质量最高的机器人作为目标机器人，基于目标机器人的导航定位位姿作为整个队形的定位基准，将定位精度不高的协同机器人的导航定位关联到定位质量最高的目标机器人定位上，提升整个协同的导航精度，提升协同导航整体的环境适应性及一致性，使得导航定位的一致性和精度得到明显提高，实现多机器人的协同导航定位。
附图说明
[0014]为了更加清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或者现有技术描述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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据本申请实施例的这些附图获得其他的附图。
[0015]图1是本申请一种实施方式中的多机器人的定位方法的流程示意图；
[0016]图2是本申请一种实施方式中的多机协同导航的示意图；
[0017]图3是本申请一种实施方式中的多机器人的定位方法的流程示意图；
[0018]图4是本申请一种实施方式中的多机器人的定位装置的结构示意图；
[0019]图5是本申请一种实施方式中的多机器人的定位设备的硬件结构图。
具体实施方式
[0020]在本申请实施例使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而非限制本申请。本申请和权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其它含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0021]应当理解，尽管在本申请实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，此外，所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0022]本申请实施例提出一种多机器人的定位方法，可以通过至少两个机器人共同运输同一目标物体。在至少两个机器人共同运输同一目标物体时，至少两个机器人中的一个机器人被选取为目标机器人，目标机器人之外的剩余机器人为协同机器人，参见图1所示，为多机器人的定位方法的流程图，该方法包括：
[0023]步骤101、获取目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿。示例性的，该导航定位位姿是目标机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时的位姿。
[0024]示例性的，步骤101之前，可以先从至少两个机器人中选取一个机器人作为目标机器人，例如，可以采用如下方式选取目标机器人：获取每个机器人对应的导航质量数据，导航质量数据用于反映机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时得到的导航定位位姿的准确程度。基于每个机器人对应的导航质量数据，从至少两个机器人中选取导航定位质量最好的机器人，将导航定位质量最好的机器人确定为目标机器人，目标机器人是导航定位质量最好的机器人。
[0025]示例性的，基于每个机器人对应的导航质量数据，从至少两个机器人中选取导航定位质量最好的机器人，可以包括但不限于如下方式：在机器人通过雷达传感器采集的数据对自身进行定位时，导航质量数据包括激光点轮廓与地图轮廓的第一匹配程度；在此基础上，可以基于每个机器人对应的第一匹配程度，将第一匹配程度最大的机器人选取为导航定位质量最好的机器人。和/或，在机器人通过视觉传感器采集的数据对自身进行定位时，导航质量数据包括图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多机器人的定位方法，其特征在于，在至少两个机器人共同运输同一目标物体时，所述至少两个机器人中的一个机器人被选取为目标机器人，所述目标机器人之外的剩余机器人为协同机器人，所述方法包括：获取所述目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿；其中，所述导航定位位姿是所述目标机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时的位姿；基于所述导航定位位姿确定所述目标物体在所述目标坐标系下的物体位姿；基于所述物体位姿确定所述协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标机器人在目标坐标系下的导航定位位姿之前，所述方法还包括：获取每个机器人对应的导航质量数据，所述导航质量数据用于反映机器人通过传感器采集的数据对自身进行定位时得到的导航定位位姿的准确程度；基于每个机器人对应的导航质量数据，从所述至少两个机器人中选取导航定位质量最好的机器人，并将导航定位质量最好的机器人确定为目标机器人。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个机器人对应的导航质量数据，从所述至少两个机器人中选取导航定位质量最好的机器人，包括：在机器人通过雷达传感器采集的数据对自身进行定位时，导航质量数据包括激光点轮廓与地图轮廓的第一匹配程度；基于每个机器人对应的第一匹配程度，将第一匹配程度最大的机器人选取为导航定位质量最好的机器人；和/或，在机器人通过视觉传感器采集的数据对自身进行定位时，导航质量数据包括图像特征点与地图特征点的第二匹配程度；基于每个机器人对应的第二匹配程度，将第二匹配程度最大的机器人选取为导航定位质量最好的机器人；和/或，在机器人通过卡尔曼滤波组合导航算法对自身进行定位时，导航质量数据包括协方差，所述协方差表示导航定位结果的可信程度；基于每个机器人对应的协方差，将最小协方差对应的机器人选取为导航定位质量最好的机器人；和/或，在机器人通过二维码导航对自身进行定位时，所述导航质量数据包括二维码中心与图像中心之间的目标距离；基于每个机器人对应的目标距离，将目标距离最小的机器人选取为导航定位质量最好的机器人。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述导航定位位姿确定所述目标物体在所述目标坐标系下的物体位姿，包括：基于所述导航定位位姿和第一相对位姿确定第一位置标识在所述目标坐标系下的第一目标位姿；其中，所述目标物体包括第一位置标识，第一位置标识可被目标机器人检测到，所述第一相对位姿是所述第一位置标识在目标机器人的坐标系下的位姿；基于所述第一目标位姿和所述第一位置标识在所述目标物体的坐标系下的已配置位姿，确定所述目标物体在目标坐标系下的物体位姿。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述导航定位位姿和第一相对位姿确定第一位置标识在所述目标坐标系下的第一目标位姿之前，所述方法还包括：通过所述目标机器人扫描所述第一位置标识，以得到所述第一位置标识与所述目标机器人之间的第一相对位姿。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述物体位姿确定所述协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿，包括：基于所述物体位姿和第二位置标识在所述目标物体的坐标系下的已配置位姿，确定所述第二位置标识在所述目标坐标系下的第二目标位姿；其中，所述目标物体包括所述第二位置标识，且所述第二位置标识可被协同机器人检测到；基于所述第二目标位姿和所述第二位置标识在所述协同机器人的坐标系下的第二相对位姿，确定所述协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二目标位姿和所述第二位置标识在所述协同机器人的坐标系下的第二相对位姿，确定所述协同机器人在所述目标坐标系下的估计位姿之前，所述方法还包括：通过所述协同机器人扫描所述第二位置标识，以得到所述第二位置标识与所述协同机器人之间的第二相对位姿。8.一种多机器人的...

【专利技术属性】
技术研发人员：桑云，吴加春，
申请(专利权)人：杭州海康机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：