CN108742339A - 一种机器人及精准定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种机器人及精准定位方法，该机器人包括：扫描模块，用于获取预定空间内的图像信息；处理模块，用于从图像信息中提取特征点，并根据特征点建立与图像信息对应的地图；定位模块，用于根据用户在地图中预标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置；处理模块还用于，根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划；执行模块，用于根据处理模块规划的路线从机器人自身所在的位置行走至目的地；红外接收模块，用于接收目的地的目标物体发送的红外信号；处理模块还用于，根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。通过上述方式，避免了仅用红外线进行定位存在的最初阶段盲目定位的问题，实现精确定位。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种机器人及精准定位方法。
背景技术
随着机器人的普及，人们的日常生活中也不断有机器人的出现，尤为频繁出现在日常生活中的当属扫地机器人了。而现有的扫地机器人工作之后，需要自动充电则成为了比较头疼的问题。现有的机器人自动归位充电的工作原理主要包括红外定位、蓝牙定位和雷达定位等，由于红外定位精度较高，所以市面上70％的机型均采用红外线定位。但是，红外线定位同样存在它的缺点。例如，采用红外线定位技术进行定位的机器人，在初始定位阶段会盲目的寻找充电位置，并不能直接判断出充电位置的正确位置以及达到充电位置的精确方向等，而本来电量就不足的机器人，在盲目寻找充电位置的时候，很可能就已经消耗了全部的电量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种机器人及精准定位方法，用以解决现有机器人无法精确定位的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案提供了一种机器人，该机器人包括：
扫描模块，用于获取预定空间内的图像信息；
处理模块，用于从图像信息中提取特征点，并根据特征点建立与图像信息对应的地图；
定位模块，用于根据用户在地图中预标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置；
处理模块还用于，根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划；
执行模块，用于根据处理模块规划的路线从机器人自身所在的位置行走至目的地；
红外接收模块，用于接收目的地的目标物体发送的红外信号；
处理模块还用于，根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。
本发明具有如下优点：通过获取预定空间的内的图像信息，然后根据图像信息建图。当用户在地图中的目的地位置标注标识信息后，机器人就可以根据自身所在位置，以及目的所在的位置，根据地图进行路线规划。并按照路线确定机器人的行走方向，然后行走至目的地。到达目的地后，目标物体会发出红外线用以机器人接收，机器人根据接收到的红外线实现对目标物体进行精准定位。通过上述方式，可以首先确定机器人的行走方向，然后在确定目的地及目标物体的精确位置。避免了仅用红外线进行定位存在的最初阶段盲目定位的问题，实现精确定位。
为实现上述目的，本发明的技术方案提供了一种精准定位方法，该方法包括：
获取预定空间内的图像信息；
从图像信息中提取特征点，并根据特征点建立与图像信息对应的地图；
根据用户在地图中预标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置；
根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划；
根据处理模块规划的路线从机器人自身所在的位置行走至目的地；
接收目的地的目标物体发送的红外信号；
根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。
本发明具有如下优点：通过获取预定空间的内的图像信息，然后根据图像信息建图。当用户在地图中的目的地位置标注标识信息后，机器人就可以根据自身所在位置，以及目的所在的位置，根据地图进行路线规划。并按照路线确定机器人的行走方向，然后行走至目的地。到达目的地后，目标物体会发出红外线用以机器人接收，机器人根据接收到的红外线实现对目标物体进行精准定位。通过上述方式，可以首先确定机器人的行走方向，然后在确定目的地及目标物体的精确位置。避免了仅用红外线进行定位存在的最初阶段盲目定位的问题，实现精确定位。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种机器人结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种精准定位方法流程示意图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
本发明实施例1提供了一种机器人。具体如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种机器人的结构示意图，该机器人包括：扫描模块10、处理模块20、定位模块30、执行模块40以及红外接收模块50。
扫描模块10，用于获取预定空间内的图像信息。
处理模块20，用于从图像信息中提取特征点，并根据特征点建立与图像信息对应的地图。
定位模块30，用于根据用户在地图中预标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置。
处理模块20还用于，根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划。
执行模块40，用于根据处理模块20规划的路线从机器人自身所在的位置行走至目的地。
红外接收模块50，用于接收目的地的目标物体发送的红外信号。
处理模块20还用于，根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。
具体工作原理如下：
扫描模块10首先获取预定空间内的图像信息。这里的扫描模块10可以是例如摄像头，或者其他能够拍摄图像(视频)信息的设备。处理模块20，则从图像信息中提取特征点，然后根据特征点建立与图像信息对应的地图。在一个具体的例子中，处理模块20可以采用即时定位Simultaneous Localization And Mapping，简称SLAM)算法提取图像信息中的特征点，并构建地图。
定位模块30根据用户在地图中预先标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置。该第一标识信息必然是处理器可以识别的。
既然是用户事先标记的，那么，可选的，该机器人还可以包括：
指令接收模块60，用于接收用户输入的操作指令。并根据该操作指令，在地图中标记第一标识信息，而该第一标识信息用于指示目的地的位置。
处理模块20，则需要根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划。这里的目的地位置和机器人自身所在的位置均可以在地图上展示，然后在地图上根据二者之间的位置做一个路线规划。
执行模块40，则根据处理模块20规划的路线确定行走方向，然后从机器人自身所在的位置行走至目的地。
红外接收模块50，接收目的地的目标物体发送的红外信号。
确定目的地不是最终的目的，而是确定目标物体所在的位置，而目标物体本身是一个立体的东西，现在确定的位置仅仅是二维坐标系中的位置，但是不确定其在空间坐标系中的立体空间位置。因此，需要再进行一次精准的定位。例如，机器人希望找到自身的充电桩，首先已经找到了充电桩的位置，即目的地。但是还是要对充电桩的插槽位置进行精准定位，这里的充电桩可以理解为目标物体。因此，才有了利用红外线接收模块50接收目的地的目标物体发送的红外信号，然后，处理模块20根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。
还是以充电桩为例进行说明，例如充电桩包括至少一个红外发射器，用于发射红外信号。例如，只有一个红外发射器，红外发射器发出红外线，如果能够被机器人的红外接收模块50接收，则说明充电桩就在正前方，机器人只要朝向正前方前进即可找到充电桩，然后将插头插入插槽充电。
或者，如果有3个红外发射器，在充电桩对应的正前方安装一个红外发射器，左右预设角度各安装另外两个发射器，不同的红外发射器发出的红外线不同。机器人在接收到红外线时，需要进行区分，如果接收到的是两侧中的一侧发出的红外线信号，则对自身的行走方向进行调整，朝充电桩的正前方进行微调。例如接收到左侧的红外信号，则机器人向右微调，否则向左微调。直至机器人能够接收到充电桩正中方向发出的红外线信号。通过上述方式，对充电桩行精准定位，更准确的说是尽量更精确的找到充电桩插槽的位置。方便机器人及时充电。
可选的，该机器人还可以包括：读取模块70，用于读取目标物体上的第二标识信息，根据第二标识信息对机器人的定位方向进行进一步校准。在红外接收模块50接收目的地的目标物体发送的红外信号之前，目标物体上面可以贴有第二标识信息，例如第二标识信息可以是二维码，机器人中的读取模块70可以识别二维码，然后对机器人的定位方向进行进一步校准。也就是说，在红外接收模块50接收目标物体发送的红外信号之前，可以首先通过二维码进行一个初级的定位，定位到目标物体，然后再执行后续的步骤。
本发明实施例提供的一种机器人，通过获取预定空间的内的图像信息，然后根据图像信息建图。当用户在地图中的目的地位置标注标识信息后，机器人就可以根据自身所在位置，以及目的所在的位置，根据地图进行路线规划。并按照路线确定机器人的行走方向，然后行走至目的地。到达目的地后，目标物体会发出红外线用以机器人接收，机器人根据接收到的红外线实现对目标物体进行精准定位。通过上述方式，可以首先确定机器人的行走方向，然后在确定目的地及目标物体的精确位置。避免了仅用红外线进行定位存在的最初阶段盲目定位的问题，实现精确定位。
实施例2
与实施例1相对应的，本发明实施例还提供了一种精准定位方法的流程示意图，具体如图2所示，该方法包括：
步骤110，获取预定空间内的图像信息。
步骤120，从图像信息中提取特征点，并根据特征点建立与图像信息对应的地图。
步骤130，根据用户在地图中预标记的第一标识信息从地图上确定目的地的位置。
步骤140，根据目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据地图进行路线规划。
步骤150，根据处理模块20规划的路线从机器人自身所在的位置行走至目的地。
步骤160，接收目的地的目标物体发送的红外信号。
步骤170，根据红外信号的接收方向对目标物体进行精准定位。
可选的，在步骤130之前，该方法还可以包括：
步骤180，接收用户输入的操作指令。
步骤185，根据操作指令在地图中标记第一标识信息，其中第一标识信息用于指示目的地的位置。
可选的，在步骤160之前，该方法还可以包括：
步骤190，读取目标物体上的第二标识信息；
步骤195，根据第二标识信息对机器人的定位方向进行进一步校准。
可选的，步骤170具体包括：
根据红外信号的接收方向，微调机器人的行走方向，对目标物体进行精准定位。
本发明实施例提供的精准定位方法中个方法步骤均已在上述实施例1中做了详细的介绍，因此这里不做详细介绍。
本发明实施例提供的一种债权债务应用方法，通过获取预定空间的内的图像信息，然后根据图像信息建图。当用户在地图中的目的地位置标注标识信息后，机器人就可以根据自身所在位置，以及目的所在的位置，根据地图进行路线规划。并按照路线确定机器人的行走方向，然后行走至目的地。到达目的地后，目标物体会发出红外线用以机器人接收，机器人根据接收到的红外线实现对目标物体进行精准定位。通过上述方式，可以首先确定机器人的行走方向，然后在确定目的地及目标物体的精确位置。避免了仅用红外线进行定位存在的最初阶段盲目定位的问题，实现精确定位。
实施例3
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被机器人执行时实现上述实施例2的方法步骤。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种机器人，其特征在于，所述机器人包括：
扫描模块，用于获取预定空间内的图像信息；
处理模块，用于从所述图像信息中提取特征点，并根据所述特征点建立与所述图像信息对应的地图；
定位模块，用于根据用户在所述地图中预标记的第一标识信息从所述地图上确定目的地的位置；
所述处理模块还用于，根据所述目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据所述地图进行路线规划；
执行模块，用于根据所述处理模块规划的路线从所述机器人自身所在的位置行走至所述目的地；
红外接收模块，用于接收所述目的地的目标物体发送的红外信号；
所述处理模块还用于，根据所述红外信号的接收方向对所述目标物体进行精准定位。
2.根据权利要求1所述的机器人，其特征在于，所述机器人还包括：指令接收模块，用于接收用户输入的操作指令；
根据所述操作指令在所述地图中标记第一标识信息，其中所述第一标识信息用于指示目的地的位置。
3.根据权利要求1或2所述的机器人，其特征在于，所述机器人还包括读取模块，用于读取所述目标物体上的第二标识信息；
根据所述第二标识信息对所述机器人的定位方向进行进一步校准。
4.根据权利要求1或2所述的机器人，其特征在于，所述处理模块具体用于：
根据所述红外信号的接收方向，微调所述机器人的行走方向，对所述目标物体进行精准定位。
5.一种精准定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预定空间内的图像信息；
从所述图像信息中提取特征点，并根据所述特征点建立与所述图像信息对应的地图；
根据用户在所述地图中预标记的第一标识信息从所述地图上确定目的地的位置；
根据所述目的地的位置以及机器人自身所在的位置，根据所述地图进行路线规划；
根据所述处理模块规划的路线从所述机器人自身所在的位置行走至所述目的地；
接收所述目的地的目标物体发送的红外信号；
根据所述红外信号的接收方向对所述目标物体进行精准定位。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据用户在所述地图中预标记的第一标识信息从所述地图上确定目的地的位置之前，所述方法还包括：
接收用户输入的操作指令；
根据所述操作指令在所述地图中标记第一标识信息，其中所述第一标识信息用于指示目的地的位置。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述接收所述目的地的目标物体发送的红外信号之前，所述方法还包括：
读取所述目标物体上的第二标识信息；
根据所述第二标识信息对所述机器人的定位方向进行进一步校准。
8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述红外信号的接收方向对所述目标物体进行精准定位，具体包括：根据所述红外信号的接收方向，微调所述机器人的行走方向，对所述目标物体进行精准定位。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100102 Beijing Chaoyang District Wangjing Dongyuan District 4 Building 13-4 to 33 Floor 101, Block A, 32, Room 321 Applicant after: Xiaomi Xiaomi Intelligent Technology (Beijing) Co., Ltd. Address before: 100086 B1-E36, No. 15-11 Zhongguancun Street, Haidian District, Beijing Applicant before: Xiaomi Xiaomi Intelligent Technology (Beijing) Co., Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200807 Address after: 610000 9, 3 building 200, Tianfu five street, hi tech Zone, Chengdu, Sichuan. Applicant after: Qingke Xiaomei robot technology (Chengdu) Co.,Ltd. Address before: 100102 Beijing Chaoyang District Wangjing Dongyuan District 4 Building 13-4 to 33 Floor 101, Block A, 32, Room 321 Applicant before: QINGKE MYNTAI INTELLIGENT TECHNOLOGY (BEIJING) Co.,Ltd. |
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| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181106 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |