System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种定位方法、定位装置、机器人及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种定位方法、定位装置、机器人及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41004393 阅读:4 留言:0更新日期:2024-04-18 21:41
本申请公开了一种定位方法、定位装置、机器人及计算机可读存储介质。其中,该方法包括:在通过所述机器人的激光雷达采集到当前时刻下的原始点云数据后,对所述原始点云数据进行预处理,得到目标点云数据;确定所述当前时刻下的定位优化数据,所述定位优化数据用于对所述机器人的定位过程进行优化;基于所述目标点云数据、所述定位优化数据及预设的环境点云地图,得到所述机器人的定位结果。通过本申请方案,可提升机器人的定位准确度及定位精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于导航,尤其涉及一种定位方法、定位装置、机器人及计算机可读存储介质。


技术介绍

1、相对于传统移动机器人,仿生四足机器人的运动模式更接近生物,其运动方式的自由度更高。并且,仿生四足机器人运动时,其运动幅度的变化也更加剧烈及迅速,且运动变化的频率更高。这些均给对仿生四足机器人的定位带来了一定挑战。


技术实现思路

1、本申请提供了一种定位方法、定位装置、机器人及计算机可读存储介质,可提升机器人的定位准确度及定位精度。

2、第一方面,本申请提供了一种定位方法,包括:

3、在通过所述机器人的激光雷达采集到当前时刻下的原始点云数据后,对所述原始点云数据进行预处理,得到目标点云数据;

4、确定所述当前时刻下的定位优化数据,所述定位优化数据用于对所述机器人的定位过程进行优化;

5、基于分辨率由低至高的顺序,依次在预设的环境点云地图中确定一层环境点云地图为当前环境点云地图,其中,所述预设的环境点云地图为两层以上环境点云地图,且越上层的环境点云地图的分辨率越低,越底层的环境点云地图的分辨率越高;

6、若所述当前环境点云地图为最上层,则以预设的默认值作为点云配准的初值,基于所述目标点云数据及所述当前环境点云地图进行点云配准,得到所述当前环境点云地图的原始定位结果;

7、若所述当前环境点云地图不为最上层,则以上一层环境点云地图的优化定位结果作为点云配准的初值,基于所述目标点云数据及所述当前环境点云地图进行点云配准,得到所述当前环境点云地图的原始定位结果;

8、基于预设的无损卡尔曼滤波对所述定位优化数据及所述当前环境点云地图的原始定位结果进行融合,得到所述当前环境点云地图的优化定位结果;

9、若所述当前环境点云地图为最底层,则将所述当前环境点云地图的优化定位结果确定为所述机器人的定位结果。

10、第二方面,本申请提供了一种定位装置,包括:

11、提取模块,用于在通过上述机器人的激光雷达采集到当前时刻下的原始点云数据后,对上述原始点云数据进行预处理,得到目标点云数据;

12、确定模块,用于确定上述当前时刻下的定位优化数据,上述定位优化数据用于对上述机器人的定位过程进行优化;

13、定位模块,用于基于上述目标点云数据、上述定位优化数据及预设的环境点云地图,得到上述机器人的定位结果;

14、其中,定位模块包括:

15、当前地图确定子单元,用于基于分辨率由低至高的顺序,依次在所述两层以上环境点云地图中确定一层环境点云地图为当前环境点云地图,所述预设的环境点云地图为两层以上环境点云地图,且越上层的环境点云地图的分辨率越低,越底层的环境点云地图的分辨率越高;

16、当前地图点云配准子单元,用于若所述当前环境点云地图为最上层,则以预设的默认值作为点云配准的初值,基于所述目标点云数据及所述当前环境点云地图进行点云配准,得到所述当前环境点云地图的原始定位结果;若所述当前环境点云地图不为最上层,则以上一层环境点云地图的优化定位结果作为点云配准的初值,基于所述目标点云数据及所述当前环境点云地图进行点云配准,得到所述当前环境点云地图的原始定位结果;

17、当前地图定位优化子单元,用于基于预设的无损卡尔曼滤波对所述定位优化数据及所述当前环境点云地图的原始定位结果进行融合,得到所述当前环境点云地图的优化定位结果;

18、定位结果确定子单元,用于若所述当前环境点云地图为最底层,则将所述当前环境点云地图的优化定位结果确定为所述机器人的定位结果。

19、第三方面,本申请提供了一种机器人,上述机器人包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序,上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。

20、第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,上述计算机可读存储介质存储有计算机程序,上述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

21、第五方面,本申请提供了一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括计算机程序,上述计算机程序被一个或多个处理器执行时实现如上述第一方面的方法的步骤。

22、本申请与现有技术相比存在的有益效果是:机器人在通过激光雷达采集到当前时刻下的原始点云数据后,对上述原始点云数据进行预处理,得到目标点云数据,然后确定上述当前时刻下的定位优化数据,上述定位优化数据用于对上述机器人的定位过程进行优化,最后基于上述目标点云数据、上述定位优化数据及预设的环境点云地图,得到上述机器人的定位结果。机器人在定位过程中引入了一新的参数:定位优化数据,通过该定位优化数据实现对机器人的定位过程的优化,以保障最终所得的定位结果的定位准确度及定位精度。可以理解的是,上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述,在此不再赘述。

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【技术保护点】

1.一种定位方法,其特征在于,所述定位方法应用于机器人,包括:

2.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述确定所述当前时刻下的定位优化数据,包括:

3.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述确定所述当前时刻下的定位优化数据,包括:

4.一种定位装置,其特征在于,所述定位装置应用于机器人,包括:

5.一种机器人,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的方法。

6.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的方法。

【技术特征摘要】

1.一种定位方法,其特征在于,所述定位方法应用于机器人,包括:

2.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述确定所述当前时刻下的定位优化数据,包括:

3.如权利要求1所述的定位方法,其特征在于,所述确定所述当前时刻下的定位优化数据,包括:

4.一种定位装置,其特征在于,所述定位装置应用于机器人,包括:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵嘉珩毕占甲熊友军
申请(专利权)人:深圳市优必选科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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