CN110187348A - 一种激光雷达定位的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种激光雷达定位的方法，包括：步骤A、使用激光雷达对周围环境进行扫描得到激光数据，构建全局点云地图；步骤B、如果接收到二维码数值，则将该二维码数值作为当前的精确坐标位置，并执行步骤F；否则，执行步骤C；步骤C、根据编码器上报的数值计算得到当前的坐标估计值；步骤D、使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，构建局部点云地图；步骤E、根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置；步骤F、将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置。应用本发明可以得到当前的坐标位置的精确值。

Description

一种激光雷达定位的方法
技术领域
本申请涉及激光定位技术领域，尤其涉及一种激光雷达定位的方法。
背景技术
随着科技的进步，无人仓储、电商平台等对于自动导引运输车(AGV，AutomatedGuided Vehicle)的需求越来越高。
在现有技术中，通常所使用的是依靠二维码定位的AGV小车。但是，由于现场施工麻烦、二维码经常损坏、更换地图麻烦等问题，所以急需一种新型的AGV小车来替代使用二维码定位的AGV小车。
目前，使用激光雷达来进行定位是一种比较好的替代方式，可以避免贴码、换码、配置地图等问题。但是，现有技术中的使用激光雷达定位的AGV，一般都存在以下的一些问题：
1、需要使用带有反射板的激光雷达，因此需要在场地里面加入反射材料，而且不能出现透明材质或者反光材质，从而给场地布置带来了极大的困扰。
2、需要通过采集激光雷达数据来建立数学模型，不断提取特征点，进行特征点的匹配，因此需要进行大量的计算，耗时较多，延时较大。
3、由于是通过扫描静态物体的轮廓匹配全局地图，因此场景的变动或者人员的走动以及其他物体的移动都会造成全局地图的匹配不上或者匹配干扰。
4、对于空旷场地超出雷达视野范围的情况，一般采用编码器、陀螺仪的方式来进行辅助导航，因此精度不够精确。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种激光雷达定位的方法，从而可以得到当前的坐标位置的精确值。
本发明的技术方案具体是这样实现的：
一种激光雷达定位的方法，该方法包括以下步骤：
步骤A、机器人在预设的工作场地中行走，使用激光雷达对周围环境进行扫描得到激光数据，根据得到的激光数据构建全局点云地图；
步骤B、判断是否接收到二维码数值；如果是，则将该二维码数值作为当前的精确坐标位置，并执行步骤F；否则，执行步骤C；
步骤C、根据编码器上报的数值，利用差分轮的运动估计模型计算得到当前的坐标估计值；
步骤D、使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，根据当前位置的激光数据构建局部点云地图；
步骤E、根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置；
步骤F、将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置。
可选的，所述步骤E包括：
将当前的坐标估计值作为基础，不断迭代局部地图匹配全局地图，将当前位置的局部地图与全局地图进行比较，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将最小的匹配误差值所对应的坐标值所在的位置作为当前的精确坐标位置。
可选的，如果所有的匹配误差值均大于预先设置的一个阈值，则将根据编码器上报的数值计算得到的坐标估计值作为当前的精确坐标位置。
可选的，该方法还进一步包括：
将当前的坐标位置与目的地坐标位置进行比较，使用PID算法计算得到对应的编码器值。
如上可见，在本发明中的激光雷达定位的方法中，先根据激光数据构建全局点云地图，然后使用二维码和编码器辅助导航，根据编码器上报的数值得到当前的坐标估计值，使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，根据当前位置的激光数据构建局部点云地图，根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置，并将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置，从而可以得到当前的坐标位置的精确值。
附图说明
图1为本发明实施例中的激光雷达定位的方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例中的激光雷达定位的方法的流程图。
如图1所示，本发明实施例中的激光雷达定位的方法包括如下所述步骤：
步骤11，机器人在预设的工作场地中行走，使用激光雷达对周围环境进行扫描得到激光数据，根据得到的激光数据构建全局点云地图。
在本发明的技术方案中，机器人可以首先围绕预设的工作场地行走一圈，使用激光雷达对周围环境进行扫描，从而得到激光数据；然后，再根据得到的激光数据构建全局点云地图。
另外，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以根据得到的激光数据，并使用slam算法来构建全局点云地图。
步骤12，判断是否接收到二维码数值；如果是，则将该二维码数值作为当前的精确坐标位置，并执行步骤16；否则，执行步骤13；
另外，在本发明的技术方案中，可以通过多种方式来接收二维码数值。例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以在预设的位置上设置二维码标识；然后，可以通过摄像装置(例如，照相机、摄像头等)获取二维码标识的图形，然后对二维码标识的图形进行识别，从而获得相应的二维码数值。
步骤13，根据编码器上报的数值，利用差分轮的运动估计模型计算得到当前的坐标估计值。
步骤14，使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，根据当前位置的激光数据构建局部点云地图。
步骤15，根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置。
在本步骤中，可以根据激光雷达上报的数据，将当前的坐标估计值作为基础，不断迭代局部地图匹配全局地图，将当前位置的局部地图与全局地图进行比较，在预设的匹配范围(即某个预设的数据正负范围)内将局部地图与全局地图进行匹配，选取误差最小的当前位置作为当前的精确坐标位置，从而得到雷达导航定位精确位置。
例如，假设当前的坐标估计值是5，而预设的匹配范围为2，则可以在正负2的范围内对全局地图进行搜索，先在全局地图中搜索到坐标值为3的位置，并进行全局匹配，即将局部地图(即激光雷达扫描获取的当前帧)与全局地图重叠，使得局部地图中坐标值为5的位置与全局地图中坐标值为3的位置重合；然后计算重叠后的局部地图与全局地图的匹配度(即相似程度)，得到对应的匹配误差值(即体现匹配程度大小的值)。随后，再在全局地图中搜索到坐标值为4的位置，并进行全局匹配(具体方式与上述的操作相同)，得到对应的匹配误差值；随后，再在全局地图中搜索到坐标值为5的位置，并进行全局匹配，得到对应的匹配误差值；……；在全局地图中搜索到坐标值为7的位置，并进行全局匹配，得到对应的匹配误差值。
在通过上述的5次全局匹配得到5个匹配误差值之后，可以将最小的匹配误差值所对应的坐标值所在的位置作为当前的精确坐标位置，从而得到雷达导航定位精确位置。
另外，更进一步的，在本发明的技术方案中，还可以预先设置一个阈值，如果所有的匹配误差值均大于该阈值，则认为匹配失败，将根据编码器上报的数值计算得到的坐标估计值作为当前的精确坐标位置。
此外，在本发明的技术方案中，可以根据实际应用情况来预先设置上述的预设的匹配范围以及阈值的具体取值，本发明对此不做特别的限定。
步骤16，将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置。
通过上述的步骤11～16，即可得到当前的坐标位置的精确值。
另外，在本发明的一个较佳的具体实施例中，在上述步骤16之后，还可以进一步包括：
步骤17，将当前的坐标位置与目的地坐标位置进行比较，使用PID算法计算得到对应的编码器值。
在得到上述编码器值之后，机器人即可根据该编码器值确定行走的方向和距离，从而进行后续的移动或操作。
综上所述，在本发明的技术方案中，先根据激光数据构建全局点云地图，然后使用二维码和编码器辅助导航，根据编码器上报的数值得到当前的坐标估计值，使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，根据当前位置的激光数据构建局部点云地图，根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置，并将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置，从而可以得到当前的坐标位置的精确值。
由于本发明的技术方案中加入了编码器辅助导航，预估了当前的坐标估计值，并在这个坐标估计值的预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配进行匹配，从而可以降低匹配难度，节约匹配运算时间；同时，本发明的技术方案中还加入了二维码辅助导航，因此可以精确输出当前的坐标位置，提升了关键点位置精度，同时也避免雷达在空旷场地迷失方向。此外，在本发明的技术方案中，无需使用带有反射板的激光雷达，因此也简化了场地布置的难度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (4)

1.一种激光雷达定位的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤A、机器人在预设的工作场地中行走，使用激光雷达对周围环境进行扫描得到激光数据，根据得到的激光数据构建全局点云地图；
步骤B、判断是否接收到二维码数值；如果是，则将该二维码数值作为当前的精确坐标位置，并执行步骤F；否则，执行步骤C；
步骤C、根据编码器上报的数值，利用差分轮的运动估计模型计算得到当前的坐标估计值；
步骤D、使用激光雷达对当前位置的周围环境进行扫描，得到当前位置的激光数据，根据当前位置的激光数据构建局部点云地图；
步骤E、根据当前的坐标估计值，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将匹配后得到的当前位置作为当前的精确坐标位置；
步骤F、将当前的精确坐标位置作为当前的坐标位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤E包括：
将当前的坐标估计值作为基础，不断迭代局部地图匹配全局地图，将当前位置的局部地图与全局地图进行比较，在预设的匹配范围内将局部地图与全局地图进行匹配，将最小的匹配误差值所对应的坐标值所在的位置作为当前的精确坐标位置。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
如果所有的匹配误差值均大于预先设置的一个阈值，则将根据编码器上报的数值计算得到的坐标估计值作为当前的精确坐标位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还进一步包括：
将当前的坐标位置与目的地坐标位置进行比较，使用PID算法计算得到对应的编码器值。
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