一种无轨化定位导航方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种无轨化定位导航方法及装置，通过预先设置的航位推算公式以及测量得到的相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率计算得到机器人的位置预测值，然后提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息，并利用SLAM技术将局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图，进而实现对机器人位置的估计以及生成拓扑图的过程，使得在降低成本及运维费用的基础上，提高定位导航的稳定性和可靠性，满足机器人在自然环境中运动的需要。

【技术实现步骤摘要】
一种无轨化定位导航方法及装置
本申请涉及机器人自主运动控制
，特别是涉及一种无轨化定位导航方法及装置。
技术介绍
在变电站内智能巡检机器人的技术方案经过几年的发展和推广后，变的日趋成熟，现有技术中，变电站内机器人定位导航所采用的技术主要有以下几种：1、磁条引导加RFID(radiofrequencyidentification，射频识别)标签定位方法，该方法主要依靠安装于机器人底盘前部的磁传感器阵列检测机器人相对于磁条轨迹的偏离，通过控制使机器人保持沿磁条中心的轨迹运动，并将RFID标签用作机器人的巡检点停靠。该方法虽然导航重复度好、抗干扰能力强，但是磁条轨迹的铺设涉及大量现场施工、磁条成本及磁条维护成本、一旦磁条铺设完工则巡检路线不能灵活改变、底盘受限于磁传感器检测距离，使得机器人只能在平地上运动，对于草地等自然地形不能适用。2、基于GPS和磁罗盘的定位方法，该方法主要采用高精度的差分GPS定位系统作定位，用磁罗盘传感器检测地磁来确定机器人的朝向。该方法虽然规避了前一种方法的大部分缺点，但高精度GPS成本高，且由于变电站为高电场高磁场环境，而GPS和磁罗盘传感器都易受电磁干扰影响，所以该方法并不能在稳定性和可靠性上得到保证。3、基于激光传感器和反光标识的定位导航方法，该方法通过在巡检路径两侧安装固定几何形状的标识物，利用激光传感器检测环境中的反光标识，至少检测到3个反光标识就可以计算得到与反光标识(反光标识坐标已知)同一全局坐标系下传感器所处位置和朝向。该方法虽然可靠而且精度好，机器人也能实现草地等全地形的运动，但是该方法需要设立反光标识物，且反光标识的全局位置需要事前已知，反光标志物全局位置的误差直接影响机器人最终的定位导航精度，虽然可灵活改变机器人路线，但需要在路线两边设置反光标识因此仍然存在一定的运维费用。因此，亟需一种定位导航方法，在降低成本及运维费用的基础上，提高定位导航的稳定性和可靠性，满足机器人在自然环境中运动的需要。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供一种无轨化定位导航方法，在降低成本及运维费用的基础上，提高定位导航的稳定性和可靠性，满足机器人在自然环境中运动的需要。为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：一种无轨化定位导航方法，包括：测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率；根据所述距离、所述航向变化率以及预先设置的航位推算公式计算t时刻机器人的位置预测值；提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息；利用同时定位与地图构建SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图；利用所述全局特征地图、所述位置预测值以及预先设置的特征匹配算法计算t时刻机器人的位置估计值；采用状态映射的方法将基于所述全局特征地图的矢量图转换为拓扑图，以实现对机器人的无轨化定位导航。优选的，还包括：利用所述位置估计值对利用SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图的过程进行修正。优选的，包括：通过里程计测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离。优选的，包括：通过惯性测量单元IMU测量机器人在水平面上的航向变化率。优选的，所述激光数据为激光传感器通过扫描式测量得到的二维平面180°或270°范围内机器人与各个障碍物之间的实际距离。优选的，提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息，包括：提取激光传感器测量得到的激光数据中的线段特征；判断是否完成提取线段特征的过程；当是时，在所述激光数据中提取线段特征后剩余的数据集中提取圆弧特征。优选的，还包括：接收用户输入的机器人的目标位置信息；获取机器人的当前位置信息；在所述拓扑图中搜索与所述当前位置信息以及目标位置信息相对应的路径。优选的，还包括：在基于全局特征地图的矢量图中显示所述路径。一种无轨化定位导航装置，包括：测量单元、位置预测单元、局部特征信息提取单元、全局特征地图生成单元、位置估计单元以及拓扑图生成单元，其中，所述测量单元用于测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率；所述位置预测单元与所述测量单元相连接，用于根据所述距离、所述航向变化率以及预先设置的航位推算公式计算t时刻机器人的位置预测值；所述局部特征信息提取单元用于提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息；所述全局特征地图生成单元与所述局部特征信息提取单元相连接，用于利用SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图；所述位置估计单元的一端与所述位置预测单元相连接，另一端与所述全局特征地图生成单元相连接，用于利用所述全局特征地图、所述位置预测值以及预先设置的特征匹配算法计算t时刻机器人的位置估计值；所述拓扑图生成单元与所述全局特征地图生成单元相连接，用于采用状态映射的方法将基于所述全局特征地图的矢量图转换为拓扑图，以实现对机器人的无轨化定位导航。优选的，所述局部特征信息提取单元包括：线段特征提取单元、判断单元以及圆弧特征提取单元，其中，所述线段特征提取单元用于提取激光传感器测量得到的激光数据中的线段特征；所述判断单元与所述线段特征提取单元相连接，用于判断是否完成提取线段特征的过程；所述圆弧特征提取单元的一端与所述线段特征提取单元相连接，另一端与所述判断单元相连接，用于在判断出已完成对线段特征的提取过程后，在所述激光数据中提取线段特征后剩余的数据集中提取圆弧特征。本专利技术提供一种无轨化定位导航方法及装置，通过预先设置的航位推算公式以及测量得到的相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率计算得到机器人的位置预测值，然后提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息，并利用SLAM技术将局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图，进而实现对机器人位置的估计以及生成拓扑图的过程，使得在降低成本及运维费用的基础上，提高定位导航的稳定性和可靠性，满足机器人在自然环境中运动的需要。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或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，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例一提供的一种无轨化定位导航方法流程图；图2为本申请实施例一提供的一种特征匹配原理图；图3为本申请实施例一提供的一种基于Bezier曲线的矢量图；图4为本申请实施例一提供的针对图3所示的基于Bezier曲线的矢量图所生成的拓扑图；图5为本申请实施例二提供的一种无轨化定位导航装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。实施例一：图1为本申请实施例一提供的一种无轨化定位导航方法流程图。如图1所示，该方法包括：S101、测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率。在本申请实施例中，通过里程计测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离，并通过IMU(InertialMeasurementUnit，惯性测量单元)测量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无轨化定位导航方法，其特征在于，包括：测量相邻时间点t‑1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率；根据所述距离、所述航向变化率以及预先设置的航位推算公式计算t时刻机器人的位置预测值；提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息；利用同时定位与地图构建SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图；利用所述全局特征地图、所述位置预测值以及预先设置的特征匹配算法计算t时刻机器人的位置估计值；采用状态映射的方法将基于所述全局特征地图的矢量图转换为拓扑图，以实现对机器人的无轨化定位导航。

【技术特征摘要】
1.一种无轨化定位导航方法，其特征在于，包括：测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离以及在水平面上的航向变化率；根据所述距离、所述航向变化率以及预先设置的航位推算公式计算t时刻机器人的位置预测值；提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息；利用同时定位与地图构建SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图；利用所述全局特征地图、所述位置预测值以及预先设置的特征匹配算法计算t时刻机器人的位置估计值；采用状态映射的方法将基于所述全局特征地图的矢量图转换为拓扑图，以实现对机器人的无轨化定位导航；利用所述位置估计值对利用SLAM技术将所述局部特征信息融合成一个统一的全局特征地图的过程进行修正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：通过里程计测量相邻时间点t-1到t之间机器人沿朝向方向运动过的距离。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：通过惯性测量单元IMU测量机器人在水平面上的航向变化率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光数据为激光传感器通过扫描式测量得到的二维平面180°或270°范围内机器人与各个障碍物之间的实际距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取激光传感器测量得到的激光数据中的局部特征信息，包括：提取激光传感器测量得到的激光数据中的线段特征；判断是否完成提取线段特征的过程；当是时，在所述激光数据中提取线段特征后剩余的数据集中提取圆弧特征。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：接收用户输入的机器人的目标位置信息；获取机器人的当前位置信息；在所述拓扑图中搜索与所述当前位置信息以及目标位置信息相对应的路径。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：在基于全局特征地图的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈嵘，钱平，杨松伟，陈川，杜鑫峰，何高飞，陶煜昆，吴剑，郑洪波，王霞，
申请(专利权)人：国家电网公司， 国网浙江省电力公司， 国网浙江省电力公司检修分公司， 浙江国自机器人技术有限公司， ，
类型：发明
国别省市：北京;11