CN102062587A - 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法 - Google Patents

基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102062587A
CN102062587A CN 201010583864 CN201010583864A CN102062587A CN 102062587 A CN102062587 A CN 102062587A CN 201010583864 CN201010583864 CN 201010583864 CN 201010583864 A CN201010583864 A CN 201010583864A CN 102062587 A CN102062587 A CN 102062587A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
point
laser sensor
calculate
feature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN 201010583864
Other languages
English (en)
Other versions
CN102062587B (zh
Inventor
何永义
张军高
何琼
史照渊
吴斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Shanghai for Science and Technology
Original Assignee
University of Shanghai for Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Shanghai for Science and Technology filed Critical University of Shanghai for Science and Technology
Priority to CN 201010583864 priority Critical patent/CN102062587B/zh
Publication of CN102062587A publication Critical patent/CN102062587A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102062587B publication Critical patent/CN102062587B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法。本方法利用激光传感器扫描区域内的以一定形状（本说明书以典型形状矩形为例）为标识的移动机器人，将测量数据通过接口传输到计算机，计算机通过数据处理算法进行数据处理，提取属于机器人的形状特征，同时结合机器人前一时刻的位姿，实时计算出机器人当前位姿。本发明能迅速、准确地识别确定多个机器人位置和姿态，分别给机器人或者上位控制系统提供位姿信息，实现多移动机器人轨迹跟踪和精确定位。

Description

基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法
技术领域
    本发明涉及一种基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法。
背景技术
    导航是移动机器人所要求的最具有挑战性的能力之一。导航的成功需要四个模块：感知，定位，认知，运动控制。其中，定位是移动机器人导航最基本的环节，也是完成导航任务首先必须解决的问题。
    对多机器人系统来说，定位问题是核心问题也是必须首先解决的问题。实时、精确的定位是提高多机器人协调性、相互合作性能的关键。但是单独依靠机器人自身的传感器来推算机器人的位置是很难实现多机器人的高度协调性，必须依靠外部传感器来进行精确定位。激光测距器由于在距离范围和方向上具有较高的精确度，与其他距离传感器相比，能够同时考虑精度要求和速度要求，而且不受光照的影响，所以在移动机器人的导航定位中得到了广泛的应用。
发明内容
    本发明的目的在于提供一种基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法，能迅速、准确地识别确定多个机器人位置和姿态，分别给机器人或者上位控制系统提供位姿信息，实现多移动机器人轨迹跟踪和精确定位。
    为达到上述目的，本发明的构思是：本发明利用激光传感器扫描区域内的以一定形状为标识的移动机器人，将测量数据通过接口传输到计算机上，通过数据处理算法进行数据处理，提取属于机器人的形状特征，同时结合机器人前一时刻的位姿，实时计算机器人当前位姿数据。可以根据实际应用需要设置和改变激光传感器的属性和算法的参数，便于实时观察和将本发明应用于不同的需求环境。本发明可以满足大部分移动机器人的测量及精度的需要，同时对环境要求比较低，标定简单， 通过无线通讯网络实时向机器人发送其位姿数据，可以实现多移动机器人的精确位姿测量。
    根据上述发明构思，本发明采用的技术方案如下：
    一种基于激光传感器的多移动机器人位置测定方法，其特征在于操作步骤如下：
1）  使用激光传感器进行区域扫描，得到N个离散的数据点                                                
Figure 959250DEST_PATH_IMAGE001
，通过：
Figure 98107DEST_PATH_IMAGE002
 及
Figure 681535DEST_PATH_IMAGE003
计算得到机器人在全局坐标系下的参数
Figure 744300DEST_PATH_IMAGE004
。其中，
Figure 729574DEST_PATH_IMAGE005
是第个点在以激光传感器为原点的极坐标系中的坐标；是第个点在以激光坐标系为原点的平面坐标系中的坐标；
Figure 878610DEST_PATH_IMAGE004
是第
Figure 359269DEST_PATH_IMAGE006
个点在全局坐标系中的坐标；
Figure 714027DEST_PATH_IMAGE008
是激光传感器在全局坐标系中的坐标参数；
2）  根据步骤1)的处理数据，对移动机器人进行矩形特征识别，提取出机器人矩形特征的两条边；
3）  根据步骤2)提取的机器人特征，按照扫描到机器人矩形特征的一条边还是两条边两种情况来分别计算出机器人特征边的中点
Figure 571125DEST_PATH_IMAGE009
，进而计算出机器人的中心位置坐标
Figure 265412DEST_PATH_IMAGE010
；
4）  对步骤2)的特征线段进行线性拟合后，得出倾斜角
Figure 750530DEST_PATH_IMAGE011
，通过实时跟踪及比对记录数据，计算出机器人的当前角度参数
Figure 795846DEST_PATH_IMAGE012
。
    所述步骤2)和3)的处理和计算，提取机器人矩形特征边和计算机器人的中心位置的方法如下：
1)        对离散的数据点进行聚类处理，计算第一个点
Figure 253372DEST_PATH_IMAGE013
和第二点
Figure 802165DEST_PATH_IMAGE014
的距离，如果小于预设的范围
Figure 890207DEST_PATH_IMAGE015
内，就把第一点和第二点加入到暂存链表中，否则将第二点加入暂存链表中；从第二点开始计算与下一点的距离，只要满足公式，就将下一点加入暂存链表中；如果不满足，对暂存链表中数据点的个数进行判断，如果大于
Figure 169190DEST_PATH_IMAGE017
就加入类链表中，否则，清空暂存链表，将下一点存入其中；直到所有的数据点检验完毕；通过选择合适的
Figure 634806DEST_PATH_IMAGE015
和将数据点聚合为两类；
     其中：
Figure 648079DEST_PATH_IMAGE015
为预设的范围判断值，
Figure 198140DEST_PATH_IMAGE017
为阈值；
2)        激光传感器扫描矩形时，可能扫描到一条边或两条边；对于扫描到一条边的则直接提取线段特征点进行线性拟合，而对于扫描到两条边的首先用IEPF算法进行分割，然后进行拟合；
3)        利用最小二乘法将数据点拟合成形式为
Figure 721525DEST_PATH_IMAGE018
的直线，其中：
Figure 213686DEST_PATH_IMAGE019
Figure 189733DEST_PATH_IMAGE020
通过
Figure 730435DEST_PATH_IMAGE021
求出数据点的平均中心
Figure 186956DEST_PATH_IMAGE022
；
通过
Figure 522122DEST_PATH_IMAGE023
求出首末两点
Figure 313361DEST_PATH_IMAGE024
的中点
Figure 392175DEST_PATH_IMAGE025
；求出上述两个中心的距离
Figure 890152DEST_PATH_IMAGE026
；求出
Figure 206340DEST_PATH_IMAGE027
投影到拟合线段上的近似值
Figure 422557DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 367380DEST_PATH_IMAGE029
为拟合直线和首尾两点间所成直线的夹角；把平均中心沿拟合直线方向移动
Figure 662412DEST_PATH_IMAGE030
的距离，得到特征线段的几何中心
Figure 913396DEST_PATH_IMAGE031
：
Figure 334013DEST_PATH_IMAGE032
，其中：为拟合直线的倾斜角；
4)        当激光传感器扫到机器人的一条边，得出一条特征线段，计算该特征线段的中点
Figure 716770DEST_PATH_IMAGE031
，沿特征线段垂直的方向移动半个机器人的长度，得到机器人的中心位置
Figure 642000DEST_PATH_IMAGE034
；当激光传感器扫到机器人的两条边，组成直角板的两条特征线段，计算此两条线段的交点，沿两条特征线段各自的方向移动一个机器人的长度，最后计算这两个点的中点
Figure 679358DEST_PATH_IMAGE031
，得到机器人的中心位置
Figure 6434DEST_PATH_IMAGE034
。
在机器人运动时，激光传感器扫描到的特征线段的线性拟合后的倾斜角
Figure 353101DEST_PATH_IMAGE035
与机器人的姿态成一定的角度关系。所以可以用特征线段的线性拟合后的倾斜角
Figure 765628DEST_PATH_IMAGE035
推算出的机器人的姿态，并与机器人预先给定的初始姿态或机器人前一时刻的姿态进行比较，只要在一定的范围内，就用用特征线段的线性拟合后的倾斜角
Figure 528048DEST_PATH_IMAGE035
推出的机器人的姿态
Figure 522680DEST_PATH_IMAGE036
来更新机器人的姿态。
    本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：
    本发明利用激光传感器扫描区域内以一定形状为标识的移动机器人，将测得数据上传至计算机进行运算处理，实时计算出机器人的位姿参数。能迅速、准确地确定多个机器人的位姿，从而能实现多个机器人轨迹的跟踪和精确定位。
附图说明
    图1基于激光传感器的机器人位姿测定系统；
    图2测量的数据点聚类图；
    图3 IEPF算法数据点分割图；
图4测量系统实际跟踪机器人图；
图5测量系统实际跟踪机器人图；
图6测量系统实际跟踪机器人图；
    图7实际测量数据和误差表。
具体实施方式
    下面是本发明的优选实施实例，结合附图说明如下：
实施例1：参见图1，本基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法，其操作步骤为：
    1）、使用激光传感器进行区域扫描，得到N个离散的数据点
Figure 977932DEST_PATH_IMAGE001
，以矩形为机器人扫描特征，通过方程：
Figure 940072DEST_PATH_IMAGE002
及计算算得机器人在全局坐标系下的参数
Figure 542271DEST_PATH_IMAGE004
，其中：是第个点在以激光传感器为原点的极坐标系中的坐标；是第
Figure 688377DEST_PATH_IMAGE006
个点在以激光坐标系为原点的平面坐标系中的坐标；
Figure 485432DEST_PATH_IMAGE004
是第
Figure 907317DEST_PATH_IMAGE037
个点在全局坐标系中的坐标，
Figure 80810DEST_PATH_IMAGE038
是激光传感器在全局坐标系中的坐标参数；2）、根据步骤1)的处理数据，对移动机器人进行矩形特征识别，提取出机器人矩形特征的两条边；3）、根据步骤2)提取的机器人特征，按照扫描到机器人矩形特征的一条边还是两条边两种情况来分别计算出机器人特征边的中点
Figure 153808DEST_PATH_IMAGE039
，进而计算出机器人的中心位置坐标
Figure 121764DEST_PATH_IMAGE034
；4）、对步骤2)的特征线段进行线性拟合后，得出倾斜角，通过实时跟踪及比对记录数据，计算出机器人的当前角度参数
Figure 476970DEST_PATH_IMAGE012
。
实施例2：本实施例与实施例1基本相同，特别之处为：上述步骤2)和3)的处理和计算，提取机器人矩形特征边和计算机器人的中心位置的方法如下：
    1）、对离散的数据点进行聚类处理，计算第一个点
Figure 607737DEST_PATH_IMAGE040
和第二点的距离，如果小于预设的范围
Figure 392339DEST_PATH_IMAGE015
内，就把第一点和第二点加入到暂存链表中，否则将第二点加入暂存链表中；从第二点开始计算与下一点的距离，只要满足公式
Figure 642055DEST_PATH_IMAGE016
，就将下一点加入暂存链表中；如果不满足，对暂存链表中数据点的个数进行判断，如果大于就加入类链表中，否则，清空暂存链表，将下一点存入其中；直到所有的数据点检验完毕；通过选择合适的
Figure 750136DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 820861DEST_PATH_IMAGE017
将数据点聚合为两类；
    其中：
Figure 936584DEST_PATH_IMAGE015
为预设的范围判断值，为阈值；
    2）、激光传感器扫描矩形时，可能扫描到一条边或两条边；对于扫描到一条边的则直接提取线段特征点进行线性拟合，而对于扫描到两条边的首先用IEPF算法进行分割，然后进行拟合；
    3）、利用最小二乘法将数据点拟合成形式为
Figure 67144DEST_PATH_IMAGE042
的直线，其中：
Figure 359585DEST_PATH_IMAGE019
通过
Figure 973286DEST_PATH_IMAGE021
求出数据点的平均中心
Figure 624847DEST_PATH_IMAGE022
；
通过
Figure 483213DEST_PATH_IMAGE023
求出首末两点
Figure 878422DEST_PATH_IMAGE024
的中点
Figure 427215DEST_PATH_IMAGE025
；求出上述两个中心的距离
Figure 577574DEST_PATH_IMAGE026
；求出
Figure 844607DEST_PATH_IMAGE027
投影到拟合线段上的近似值
Figure 590977DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 322173DEST_PATH_IMAGE029
为拟合直线和首尾两点间所成直线的夹角；把平均中心
Figure 581116DEST_PATH_IMAGE022
沿拟合直线方向移动
Figure 69866DEST_PATH_IMAGE030
的距离，得到特征线段的几何中心
Figure 885506DEST_PATH_IMAGE031
：
Figure 408892DEST_PATH_IMAGE032
，其中：为拟合直线的倾斜角；
    4）、当激光传感器扫到机器人的一条边，得出一条特征线段，计算该特征线段的中点
Figure 877099DEST_PATH_IMAGE031
，沿特征线段垂直的方向移动半个机器人的长度，得到机器人的中心位置
Figure 417802DEST_PATH_IMAGE034
；当激光传感器扫到机器人的两条边，组成直角板的两条特征线段，计算此两条线段的交点，沿两条特征线段各自的方向移动一个机器人的长度，最后计算这两个点的中点
Figure 605813DEST_PATH_IMAGE031
，得到机器人的中心位置
Figure 206559DEST_PATH_IMAGE034
。
实施例3：本实施例与实施例2相同，特别之处： 参见图1的基于激光传感器的机器人位姿测定系统。测量目标为区域内的两台移动机器人。本基于激光传感器的机器人位姿濒定方法如下：将激光传感器扫描测量区域得到的离散的数据点
Figure 732218DEST_PATH_IMAGE001
数据经过串口输入到数据处理计算机中，通过：
Figure 76612DEST_PATH_IMAGE002
 及
Figure 574589DEST_PATH_IMAGE003
计算得到机器人在全局坐标系下的参数
Figure 893706DEST_PATH_IMAGE004
。
    对测量所得的离散的数据点进行聚类处理，计算两点之间的距离，只要满足公式
Figure 172241DEST_PATH_IMAGE016
，就将下一点加入暂存链表中；如果不满足，对暂存链表中数据点的个数进行判断，如果大于
Figure 54746DEST_PATH_IMAGE017
就加入类链表中，否则，清空暂存链表，将下一点存入其中；直到所有的数据点检验完毕。通过选择合适的预设的范围判断值
Figure 220279DEST_PATH_IMAGE015
和阈值将数据点聚合为两类，参见图2。
    激光传感器扫描矩形时，可能扫描到一条边或两条边。对于一条边可以直接提取线段特征点进行线性拟合，而对于扫描到两条边的首先利用IEPF（Iterative End Point Fit）算法进行分割，然后进行拟合。用IEPF算法进行数据点分割后如附图3所示。
    经过聚类、分割后的数据点利用最小二乘法来拟合直线成
Figure 397500DEST_PATH_IMAGE043
的形式。通过，求出数据点的平均中心
Figure 290687DEST_PATH_IMAGE022
；通过
   ，求出首末两点
Figure 142416DEST_PATH_IMAGE024
的中点；通过
Figure 756117DEST_PATH_IMAGE026
，求出这两个中心的距离
Figure 40468DEST_PATH_IMAGE027
；通过
Figure 997535DEST_PATH_IMAGE028
，求出
Figure 25534DEST_PATH_IMAGE027
投影到拟合线段上的近似值
Figure 269433DEST_PATH_IMAGE030
。把平均中心
Figure 724686DEST_PATH_IMAGE022
沿拟合直线方向移动
Figure 624508DEST_PATH_IMAGE030
的距离，通过得到特征线段的几何中心
Figure 39757DEST_PATH_IMAGE031
。
    机器人在运动时，找到属于每一台机器人的线段，把属于同一台机器人的线段合在一起组成角板，根据每台机器人与自己前一个位置的距离最近的原则，进行特征线段的分配，这样就可以对两台机器人进行实时的跟踪。实际机器人跟踪图参见图4、图5、图6。
根据提取的特征线段计算得到了机器人的中心位置
Figure 728228DEST_PATH_IMAGE034
，用特征线段的线性拟合后的倾斜角推算出的机器人的姿态
Figure 219569DEST_PATH_IMAGE036
。实际测量得到的机器人位姿数据与误差见图7。

Claims (2)

1.一种基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法，其特征在于操作步骤为：
a.使用激光传感器进行区域扫描，得到N个离散的数据点                                                
Figure 588970DEST_PATH_IMAGE001
，以矩形为机器人扫描特征，通过方程：
Figure 677011DEST_PATH_IMAGE002
 及
Figure 6362DEST_PATH_IMAGE003
计算算得机器人在全局坐标系下的参数
Figure 18311DEST_PATH_IMAGE004
，其中：
Figure 421611DEST_PATH_IMAGE005
是第个点在以激光传感器为原点的极坐标系中的坐标；是第
Figure 234212DEST_PATH_IMAGE006
个点在以激光坐标系为原点的平面坐标系中的坐标；是第个点在全局坐标系中的坐标，
Figure 38854DEST_PATH_IMAGE008
是激光传感器在全局坐标系中的坐标参数；
b.根据步骤a的处理数据，对移动机器人进行矩形特征识别，提取出机器人矩形特征的两条边；
c.根据步骤b提取的机器人特征，按照扫描到机器人矩形特征的一条边还是两条边两种情况来分别计算出机器人特征边的中点
Figure 579556DEST_PATH_IMAGE009
，进而计算出机器人的中心位置坐标；
d.对步骤b的特征线段进行线性拟合后，得出倾斜角
Figure 371243DEST_PATH_IMAGE011
，通过实时跟踪及比对记录数据，计算出机器人的当前角度参数
Figure 100165DEST_PATH_IMAGE012
。
2.根据权利要求1所述的基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法，其特征在于所述步骤b和c的处理和计算，提取机器人矩形特征边和计算机器人的中心位置的方法如下：
a.对离散的数据点进行聚类处理，计算第一个点和第二点的距离，如果小于预设的范围
Figure 78898DEST_PATH_IMAGE015
内，就把第一点和第二点加入到暂存链表中，否则将第二点加入暂存链表中；从第二点开始计算与下一点的距离，只要满足公式
Figure 295116DEST_PATH_IMAGE016
，就将下一点加入暂存链表中；如果不满足，对暂存链表中数据点的个数进行判断，如果大于
Figure 177621DEST_PATH_IMAGE017
就加入类链表中，否则，清空暂存链表，将下一点存入其中；直到所有的数据点检验完毕；通过选择合适的
Figure 592422DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 534970DEST_PATH_IMAGE017
将数据点聚合为两类；
     其中：
Figure 785954DEST_PATH_IMAGE015
为预设的范围判断值，
Figure 206571DEST_PATH_IMAGE017
为阈值；
b.激光传感器扫描矩形时，可能扫描到一条边或两条边；对于扫描到一条边的则直接提取线段特征点进行线性拟合，而对于扫描到两条边的首先用IEPF算法进行分割，然后进行拟合；
c.利用最小二乘法将数据点拟合成形式为
Figure 679141DEST_PATH_IMAGE018
的直线，其中：
Figure 589328DEST_PATH_IMAGE019
通过
Figure 551916DEST_PATH_IMAGE021
求出数据点的平均中心
Figure 878992DEST_PATH_IMAGE022
；
通过
Figure 163343DEST_PATH_IMAGE023
求出首末两点
Figure 638187DEST_PATH_IMAGE024
的中点
Figure 400606DEST_PATH_IMAGE025
；求出上述两个中心的距离
Figure 395238DEST_PATH_IMAGE026
；求出投影到拟合线段上的近似值
Figure 812630DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 378741DEST_PATH_IMAGE029
为拟合直线和首尾两点间所成直线的夹角；把平均中心
Figure 414830DEST_PATH_IMAGE022
沿拟合直线方向移动
Figure 851103DEST_PATH_IMAGE030
的距离，得到特征线段的几何中心：
，其中：
Figure 560936DEST_PATH_IMAGE033
为拟合直线的倾斜角；
d.当激光传感器扫到机器人的一条边，得出一条特征线段，计算该特征线段的中点
Figure 357991DEST_PATH_IMAGE031
，沿特征线段垂直的方向移动半个机器人的长度，得到机器人的中心位置
Figure 779876DEST_PATH_IMAGE034
；当激光传感器扫到机器人的两条边，组成直角板的两条特征线段，计算此两条线段的交点，沿两条特征线段各自的方向移动一个机器人的长度，最后计算这两个点的中点
Figure 953368DEST_PATH_IMAGE031
，得到机器人的中心位置
Figure 26366DEST_PATH_IMAGE034
。
CN 201010583864 2010-12-13 2010-12-13 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法 Expired - Fee Related CN102062587B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201010583864 CN102062587B (zh) 2010-12-13 2010-12-13 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN 201010583864 CN102062587B (zh) 2010-12-13 2010-12-13 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102062587A true CN102062587A (zh) 2011-05-18
CN102062587B CN102062587B (zh) 2013-02-20

Family

ID=43997969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN 201010583864 Expired - Fee Related CN102062587B (zh) 2010-12-13 2010-12-13 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102062587B (zh)

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103064086A (zh) * 2012-11-04 2013-04-24 北京工业大学 一种基于深度信息的车辆跟踪方法
CN104236629A (zh) * 2014-09-17 2014-12-24 上海大学 用于工业机器人空间定位精度和轨迹测量的拉线式测量系统和测量方法
CN104503449A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的定位方法
CN104501811A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的地图匹配方法
CN104501794A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的地图创建方法
CN105651329A (zh) * 2015-12-18 2016-06-08 南京熊猫电子股份有限公司 一种用于测量工业机器人轨迹精度与重复度的测量系统与测量方法
CN106247944A (zh) * 2016-09-26 2016-12-21 西安理工大学 编码靶标及基于编码靶标的视觉坐标测量方法
CN106786938A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 亿嘉和科技股份有限公司 一种巡检机器人定位方法及自动充电方法
CN107390679A (zh) * 2017-06-13 2017-11-24 合肥中导机器人科技有限公司 存储设备、激光导航叉车
WO2017211315A1 (zh) 2016-06-08 2017-12-14 科沃斯机器人股份有限公司 母子机协同工作系统及其工作方法
CN107765093A (zh) * 2017-09-08 2018-03-06 国网山东省电力公司电力科学研究院 多参数采集的绝缘子检测机器人、信息交互系统及方法
CN108120370A (zh) * 2016-11-26 2018-06-05 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 移动机器人位置获取方法及装置
CN108363391A (zh) * 2017-01-26 2018-08-03 松下电器产业株式会社 机器人及其控制方法
CN109062223A (zh) * 2018-09-06 2018-12-21 智久(厦门)机器人科技有限公司上海分公司 控制自动化设备运动路径的方法、装置、设备和储存介质
CN110147097A (zh) * 2019-04-28 2019-08-20 深兰科技（上海）有限公司 一种配送设备的位置确定方法、装置、设备及介质
CN110207699A (zh) * 2018-02-28 2019-09-06 北京京东尚科信息技术有限公司 一种定位方法和装置
CN110399892A (zh) * 2018-04-24 2019-11-01 北京京东尚科信息技术有限公司 环境特征提取方法和装置
US10737387B2 (en) 2017-12-05 2020-08-11 Industrial Technology Research Institute Robot arm calibration device and method thereof
CN112088795A (zh) * 2020-07-07 2020-12-18 南京农业大学 基于激光定位的限位栏猪只姿态识别方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070052951A1 (en) * 2004-05-18 2007-03-08 Leica Geosystems Ag Method and apparatus for ground-based surveying in sites having one or more unstable zone(s)
CN101008571A (zh) * 2007-01-29 2007-08-01 中南大学 一种移动机器人三维环境感知方法
CN101539405A (zh) * 2009-04-09 2009-09-23 南京航空航天大学 基于姿态传感器的多视角测量数据自拼合方法
CN101660903A (zh) * 2009-09-22 2010-03-03 大连海事大学 一种用于测量机器人的外参数计算方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070052951A1 (en) * 2004-05-18 2007-03-08 Leica Geosystems Ag Method and apparatus for ground-based surveying in sites having one or more unstable zone(s)
CN101008571A (zh) * 2007-01-29 2007-08-01 中南大学 一种移动机器人三维环境感知方法
CN101539405A (zh) * 2009-04-09 2009-09-23 南京航空航天大学 基于姿态传感器的多视角测量数据自拼合方法
CN101660903A (zh) * 2009-09-22 2010-03-03 大连海事大学 一种用于测量机器人的外参数计算方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《机器人》 20100731 冯肖维 《移动机器人自然路标特征提取方法》 540-546 1-2 第32卷, 第4期 2 *

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103064086B (zh) * 2012-11-04 2014-09-17 北京工业大学 一种基于深度信息的车辆跟踪方法
CN103064086A (zh) * 2012-11-04 2013-04-24 北京工业大学 一种基于深度信息的车辆跟踪方法
CN104236629B (zh) * 2014-09-17 2017-01-18 上海大学 用于工业机器人空间定位精度和轨迹测量的拉线式测量系统和测量方法
CN104236629A (zh) * 2014-09-17 2014-12-24 上海大学 用于工业机器人空间定位精度和轨迹测量的拉线式测量系统和测量方法
CN104503449A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的定位方法
CN104501811A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的地图匹配方法
CN104501794A (zh) * 2014-11-24 2015-04-08 杭州申昊科技股份有限公司 一种基于环境直线特征的地图创建方法
CN105651329A (zh) * 2015-12-18 2016-06-08 南京熊猫电子股份有限公司 一种用于测量工业机器人轨迹精度与重复度的测量系统与测量方法
CN105651329B (zh) * 2015-12-18 2018-09-25 南京熊猫电子股份有限公司 一种用于测量工业机器人轨迹精度与重复度的测量系统
US11648675B2 (en) 2016-06-08 2023-05-16 Ecovacs Robotics Co., Ltd. Mother-child robot cooperative work system and work method thereof
WO2017211315A1 (zh) 2016-06-08 2017-12-14 科沃斯机器人股份有限公司 母子机协同工作系统及其工作方法
CN106247944A (zh) * 2016-09-26 2016-12-21 西安理工大学 编码靶标及基于编码靶标的视觉坐标测量方法
CN106247944B (zh) * 2016-09-26 2019-01-11 西安理工大学 编码靶标及基于编码靶标的视觉坐标测量方法
CN108120370A (zh) * 2016-11-26 2018-06-05 沈阳新松机器人自动化股份有限公司 移动机器人位置获取方法及装置
CN106786938B (zh) * 2016-12-30 2020-03-20 亿嘉和科技股份有限公司 一种巡检机器人定位方法及自动充电方法
CN106786938A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 亿嘉和科技股份有限公司 一种巡检机器人定位方法及自动充电方法
CN108363391B (zh) * 2017-01-26 2022-04-15 松下电器产业株式会社 机器人及其控制方法
CN108363391A (zh) * 2017-01-26 2018-08-03 松下电器产业株式会社 机器人及其控制方法
CN107390679A (zh) * 2017-06-13 2017-11-24 合肥中导机器人科技有限公司 存储设备、激光导航叉车
CN107765093A (zh) * 2017-09-08 2018-03-06 国网山东省电力公司电力科学研究院 多参数采集的绝缘子检测机器人、信息交互系统及方法
US10737387B2 (en) 2017-12-05 2020-08-11 Industrial Technology Research Institute Robot arm calibration device and method thereof
CN110207699B (zh) * 2018-02-28 2022-04-12 北京京东尚科信息技术有限公司 一种定位方法和装置
CN110207699A (zh) * 2018-02-28 2019-09-06 北京京东尚科信息技术有限公司 一种定位方法和装置
CN110399892A (zh) * 2018-04-24 2019-11-01 北京京东尚科信息技术有限公司 环境特征提取方法和装置
CN110399892B (zh) * 2018-04-24 2022-12-02 北京京东尚科信息技术有限公司 环境特征提取方法和装置
CN109062223A (zh) * 2018-09-06 2018-12-21 智久(厦门)机器人科技有限公司上海分公司 控制自动化设备运动路径的方法、装置、设备和储存介质
CN110147097A (zh) * 2019-04-28 2019-08-20 深兰科技（上海）有限公司 一种配送设备的位置确定方法、装置、设备及介质
CN112088795A (zh) * 2020-07-07 2020-12-18 南京农业大学 基于激光定位的限位栏猪只姿态识别方法和系统
CN112088795B (zh) * 2020-07-07 2022-04-29 南京农业大学 基于激光定位的限位栏猪只姿态识别方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN102062587B (zh) 2013-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102062587B (zh) 基于激光传感器的多移动机器人位姿测定方法
CN106767853B (zh) 一种基于多信息融合的无人驾驶车辆高精度定位方法
CN109000649B (zh) 一种基于直角弯道特征的全方位移动机器人位姿校准方法
Röwekämper et al. On the position accuracy of mobile robot localization based on particle filters combined with scan matching
CN102279406B (zh) Gps定位轨迹的围栏识别方法
US10875178B2 (en) Motion target direction angle obtaining method, apparatus and robot using the same
CN110026993B (zh) 一种基于uwb及热释电红外传感器的人体跟随机器人
CN110160528B (zh) 一种基于角度特征识别的移动装置位姿定位方法
CN108151733B (zh) 面向auv入坞的ins/usbl组合导航定位方法
CN113359769B (zh) 室内自主移动机器人复合导航方法及装置
CN105445729A (zh) 无人机飞行三维航迹精度检测方法及系统
CN110906924A (zh) 一种定位初始化方法和装置、定位方法和装置及移动装置
CN106843280A (zh) 一种机器人智能跟随系统
CN110596653A (zh) 一种多雷达数据融合方法及装置
CN109883420A (zh) 机器人位姿识别方法、系统及机器人
CN106932752A (zh) 一种基于射频相位监测的实时室内定位方法
CN110988795A (zh) 融合wifi定位的无标记导航agv全局初定位方法
CN111015650A (zh) 一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统及方法
CN111649746B (zh) 一种融合惯导测量和ArUco标记的定位与导航方法
CN114265083A (zh) 一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置
CN114413894A (zh) 一种多传感器融合的机器人定位的方法
CN107588773A (zh) 一种基于航位推算与测距信息的多节点协同导航方法
CN114147723A (zh) 一种自动放样机器人系统及其运行方法
CN108960738B (zh) 一种仓库通道环境下的激光雷达数据聚类方法
KR101294284B1 (ko) 무선통신을 이용한 위치 산출 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: SHANGHAI KELAI ELECTROMECHANICAL AUTOMATION ENGINE

Free format text: FORMER OWNER: SHANGHAI UNIVERSITY

Effective date: 20111223

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20111223

Address after: 200444, Shanghai, Baoshan District on the road 99, HC building, two floor

Applicant after: Shanghai Kelai Electromechanical Automation Engineering Co., Ltd.

Address before: 200444, Shanghai, Baoshan District, Shanghai Baoshan District on the road No. 99

Applicant before: Shanghai University

C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
ASS Succession or assignment of patent right

Owner name: SHANGHAI UNIVERSITY

Free format text: FORMER OWNER: SHANGHAI KELAI ELECTROMECHANICAL AUTOMATION ENGINEERING CO., LTD.

Effective date: 20131106

C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20131106

Address after: 200444 Baoshan District Road, Shanghai, No. 99

Patentee after: Shanghai University

Address before: 200444, Shanghai, Baoshan District on the road 99, HC building, two floor

Patentee before: Shanghai Kelai Electromechanical Automation Engineering Co., Ltd.

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20130220

Termination date: 20141213

EXPY Termination of patent right or utility model