【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于割草机，设计一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法。
技术介绍
1、传统割草机导航信息主要依靠以下几种办法
2、界限线定位：割草机器人通常被设定工作区域的边界线，通过在工作区域周围放置导线或安装虚拟墙来定义边界。机器人配备相应的传感器检测边界线或信号，并根据边界线的位置来导航和定位。
3、地面标记定位：一些割草机器人会在地面上放置特殊的导航标记，例如地标、磁性条纹或者电子标志以帮助机器人确定其位置。割草机器人可以使用传感器读取这些标记，并根据识别到的标记来进行导航。
4、gps定位：部分高端的割草机器人配备了全球定位系统(gps)接收器，通过接收卫星信号确定其在地球上的位置，并利用这些数据进行定位。
5、这些些定位方式都具有一些较为的弊端，如gps在一些遮挡区域定位信号弱，界限线定位需要提前铺设电缆来划定区域，灵活性差，地面标记定位成本高，需要提前铺设地标，尤其是在大型园区，地标成成本增加，铺设工作量增大。
6、slam技术定位中，参照物越丰富，特征点越多，定位越精准。但是在空旷的地方参照物少，没有有效特征点，定位效果显著下降。
7、所以，gps导航与slam技术互补，将两者融合可以有效解决园区割草机定位问题
技术实现思路
1、本专利技术提供了基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，解決因为卫星被遮挡造成定位不可用时机器不能正常工作的问题，同时提供一种卫星和激光slam融合定位
2、实现上述目的的解决方案为
3、一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：对于地面特征数量多园区，融合gps进行激光slam定位，在空旷地区采用gps定位，在gps信号弱区域采用激光slam定位。对于大型园区，地面特征数量少，整园区建图误差大，则采用分块建图建立gps信号弱区域地图，并利用gps将各地图转换到同一坐标系下，消除大园区建图在激光slam定位时带来的误差。同时提出一种gps与激光slam的融合方案，提高精度。
4、进一步，所述方法具体包括以下步骤：
5、s1：根据场景gps强弱情况，使用激光slam建立特征地图，同时得到gps信号弱点集。进一步根据园区特征数量，若特征数量少，则单独建立各gps不可用点的分块地图；
6、s2：机器人启动后，使用激光slam通过点云配准把得到的实时位置转换到gps定位的的坐标系下，得到起始坐标，之后通过gps定位数据按照预先设定的轨迹运行，并以激光slam为辅助提高定位精度；
7、s4：当gps信号弱无法使用，或机器人行驶到提前规划的导致gps信号弱区域如密林，厂棚下时，停止gps定位，将定位前最后一刻的gps定位数据转换到激光slam坐标系下，开始使用激光slam定位；
8、s5：当机器人gps导航信号恢复良好时，使用gps导航。
9、3、根据权利要求2所述的白动割草机卫星导航系统与激光slam融合定位方法，其特征在于，所述步骤c具体为：
10、当gps信号弱时，切换激光slam进行定位，具体方式为，当关闭gps定位时，根据gps最后的定位数据，进行坐标转换，gps数据为(x0,y0,a0),则地图坐标系下定位数据为(x0+x’,y0+y’,a0+a’),x’,y’,a’为gps坐标系到地图坐标系的变换关系。
11、4、根据权利要求2所述的自动割草机卫星导航系统与slam融合定位方法,其特征在于，所述步骤b具体为：
12、gps定位时，根据gps的定位信号强度和激光slam识别点云有效特征点数量，建立评价因子a,b，a为gps定位信号强度评价因子，b为点云有效特征点评价因子，当点云有效特征点超过某一个设定值时，将点云匹配定位参数代入gps定位。
13、进一步，所述步骤c具体为：
14、当gps信号弱时，切换激光slam进行定位，具体方式为，当关闭gps定位时，根据gps最后的定位数据，进行坐标转换，gps数据为(x0,y0,a0),则地图坐标系下定位数据为(x0+x’,y0+y’,a0+a’),x’,y’,a’为gps坐标系到地图坐标系的变换关系。
15、进一步，所述步骤b具体为：
16、gps定位时，根据gps的定位信号强度和激光slam识别点云有效特征点数量，建立评价因子a,b，a为gps定位信号强度评价因子，b为点云有效特征点评价因子，当点云有效特征点超过某一个设定值时，将点云匹配定位参数代入gps定位。
17、进一步，所述具体a步骤在于：
18、激光slam地图建立，事前对园区割草区域进行评估，标记gps信号弱区域，对该区在地图中的坐标点进行聚类，得到若干个规范的gps不可用坐标点集合，每个集合代表室内区域，林道等gps不可用区域，并对这些集合坐标点进行等距扩散，得到一个gps信号良好和不可用的过渡区坐标点，当gps定位数据在这些坐标点集合中时,即可关闭gps,使用激光slam定位。
19、分块地图建立:若园区特征数量少，激光slam回环检测削弱，则建立分块地图，并利用gps将分块地图坐标点统一转换到gps坐标系下，按需调用。
20、进一步，所述具体实施方法包括以下步骤：
21、a.实现建立场地地图，评估gps信号弱区域并作出区域点集合。
22、b.机器人启动后同时启动gps和激光slam将激光slam所得的定位数据转换到gps坐标系下，之后机器人在gps定位数据导航下运行。
23、c.当gps定位坐标点位于点集中时，即gps定位信号弱，即将不满足使用，切换到激光slam进行定位，将最后的gps数据转换到地图坐标系，作为激光slam。定位的初始位姿，开始定位
24、d,当gps信号恢复时，将激光slam最后的位置信息转换到gps坐标下，使用gps继续定位。
25、与现有技术相比本专利技术的优点包括
26、(1)使用gps融合激光slam使得两者互补，弥补了有遮盖地区gps信号弱问题与空旷地区slam定位效果差问题；
27、(2)提出了一种建图方法，在建图前预先评估gps信号弱的区域，并划分这些区域的点集，使得gps与slam之间切换稳定，以及slam快速定位，大园区少特征环境建图使用分块建图方法，规避了slam大规模建图误差问题；
28、(3)提出了一种激光slam辅助gps定位方法，提高定位精度。
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1.一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：对于地面特征数量多园区，融合gps进行激光slam定位，在空旷地区采用gps定位，在gps信号弱区域采用激光slam定位。对于大型园区，地面特征数量少，整园区建图误差大，则采用分块建图建立gps信号弱区域地图，并利用gps将各地图转换到同一坐标系下，消除大园区建图在激光slam定位时带来的误差。同时提出一种gps与激光slam的融合方案，提高精度。
2.根据杈利要求1所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：所述步骤C具体为：
4.根据权利要求2所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法,其特征在于：所述步骤B具体为：
5.根据杈利要求2所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：所述具体A步骤在于：
6.根据权利要求2所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方
...【技术特征摘要】
1.一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：对于地面特征数量多园区，融合gps进行激光slam定位，在空旷地区采用gps定位，在gps信号弱区域采用激光slam定位。对于大型园区，地面特征数量少，整园区建图误差大，则采用分块建图建立gps信号弱区域地图，并利用gps将各地图转换到同一坐标系下，消除大园区建图在激光slam定位时带来的误差。同时提出一种gps与激光slam的融合方案，提高精度。
2.根据杈利要求1所述的一种基于gps定位的分块激光slam割草机定位方法，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩毅，兰理文，康南，左岳，蒲沛，刘立瑞，
申请(专利权)人：宁波长涌检测设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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