【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，具体涉及一种足式机器人定位方法及系统。
技术介绍
1、环境感知系统是足式机器人十分重要的组成部分，而定位则是环境感知系统的基础，常用的定位技术主要有卫星定位、惯性导航、航迹推算、地图匹配和传感器定位等技术。近年来，随着应用场景的拓展，无卫星信号、无光等恶劣环境对机器人的感知系统提出了新的挑战。
2、现有技术中，山区道路由于树木遮挡或其它原因导致gps信号弱或无gps信号，卫星定位的准确性会大打折扣，并且非结构化的道路使能用于定位的环境特征较少，加上有积雪的环境会导致激光雷达、深度相机等传感器获取的三维点云数据表达的信息无法与原始地图进行地图匹配，从而无法完成准确定位。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术第一方面提供了一种足式机器人定位方法，包括：
2、数据采集；数据预处理；数据再处理；预设特征地图数据库；数据匹配；以及查询定位；
3、其中，所述数据再处理包括：
4、根据预处理以后的数据获取不变特征分布；
5、根据不变特征分布，获取不变特征在同一坐标系中的分布集合。
6、在一些实施例中，所述数据再处理还包括：
7、根据不变特征在同一坐标系中的分布集合，构建不变特征的描述子；
8、对不变特征的描述子进行不变特征检测，确定不变特征在描述子中的位置分布；
9、根据不变特征在描述子中的位置分布，确定不变特征在描述子中的数量分布。
10、在一些
11、构建基准坐标系；
12、在基准坐标系中确定第一不变特征的坐标；
13、采用坐标变换的方法，在基准坐标系中确定第二不变特征的坐标；
14、根据第一不变特征的坐标和第二不变特征的坐标确定第一不变特征和第二不变特征之间的距离；
15、若第一不变特征和第二不变特征之间的距离小于第二预设阈值，则第一不变特征和第二不变特征为同一不变特征，从基准坐标系中剔除第二不变特征。
16、在一些实施例中，所述数据匹配包括：
17、将不变特征在描述子中的数量分布展开为不变特征在一维描述子中的数量分布；
18、将不变特征在一维描述子中的数量分布与特征地图数据库相匹配，确定目标描述子。
19、在一些实施例中，所述确定目标描述子包括：
20、设一维描述子的大小为nr×ns，一维描述子中不变特征数量分布分别为si＝[m1，m2，...，mn]；
21、设特征地图数据库中匹配描述子中不变特征数量分布分别为sj＝[n1，n2，...，nn]；
22、则相似度计算函数为：
23、
24、其中，δ为相似度，n＝nr×ns。
25、在一些实施例中，所述根据相似度计算匹配目标描述子还包括：
26、确定一维描述子与匹配描述子之间的最大相似度；
27、其中，
28、δ(si，sj)为最大相似度，分别为si和sj的相似度结果；
29、若最大相似度大于第四预设阈值，则确定该匹配描述子为目标描述子。
30、在一些实施例中，所述查询定位包括：
31、根据特征地图数据库中的目标描述子确定生成目标描述子的采样点；
32、根据生成目标描述子的采样点确定当前足式机器人的位置；
33、所述根据生成目标描述子的采样点确定当前足式机器人的位置包括：
34、从生成目标描述子的采样点中筛选出现频率最高的采样点；
35、根据出现频率最高的采样点的出现次数计算定位置信度；
36、其中，所述定位置信度的计算方式为：
37、
38、其中，confidence为定位置信度；
39、若定位置信度大于第五预设阈值，则确定出现频率最高的采样点为足式机器人的定位位置，否则定位失败。
40、在一些实施例中，所述数据预处理包括：减少冗余以及分割地面；
41、其中，所述减少冗余包括：
42、根据时序将采集的数据进行排序；
43、根据采样距离，从采集的数据中获取第一数据集合；
44、其中，所述根据采样距离，从采集的数据中获取第一数据集合包括：
45、若采样点与上一采样点的距离大于第一预设阈值，则将该采样点的数据添加至第一数据集合中。
46、在一些实施例中，所述分割地面包括：
47、根据第一数据集合，获取平面数据集合；
48、将平面数据集合从第一数据集合中剔除，获取第二数据集合。
49、本专利技术第二方面提供了一种足式机器人定位系统，包括：
50、采集模块，用于采集目标场景的点云数据；
51、预处理模块，用于对目标场景的点云数据进行预处理；
52、再处理模块，用于对预处理后的数据进行再处理；
53、预设模块，用于根据再处理以后的数据预设特征地图数据库；
54、匹配模块，用于根据再处理以后的定位数据与特征地图数据库相匹配；
55、查询模块，用于根据匹配结果确定足式机器人的位置。
56、通过采用上述技术方案，本专利技术主要具有以下技术效果：
57、通过采集数据经过处理后与预设的特征地图数据库相匹配，确定出现频率最高的采样点，利用定位置信度确定足式机器人的位置，解决了外部环境导致足式机器人无法精确定位的技术问题，实现了对足式机器人精确定位的技术效果。
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1.一种足式机器人定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述数据再处理还包括：
3.根据权利要求1所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述根据不变特征分布，获取不变特征在同一坐标系中的分布集合包括：
4.根据权利要求2所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述数据匹配包括：
5.根据权利要求4所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述确定目标描述子包括：
6.根据权利要求5所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述根据相似度计算匹配目标描述子还包括：
7.根据权利要求6所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述查询定位包括：
8.根据权利要求1所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述数据预处理包括：减少冗余以及分割地面；
9.根据权利要求8所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述分割地面包括：
10.一种足式机器人定位系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种足式机器人定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述数据再处理还包括：
3.根据权利要求1所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述根据不变特征分布，获取不变特征在同一坐标系中的分布集合包括：
4.根据权利要求2所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述数据匹配包括：
5.根据权利要求4所述的一种足式机器人定位方法，其特征在于，所述确定目标描述子包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：熊会元，吴云鹤，赵文宇，赵芳，杨本川，肖浚哲，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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