CN111113415B - 一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,涉及机器人定位技术领域,利用二维码全局位姿WTQn计算出机器人全局位姿WTR,机器人上设置有外部摄像头、陀螺仪和里程计,机器人全局位姿WTR的确定方法包括:当外部摄像机视野内有二维码时,利用外部摄像头获取其视野内二维码的全局位姿WTQn,得出机器人的全局位姿WTR;当外部摄像机视野内没有二维码时,以外部摄像机视野内二维码消失前的全局位姿WTC作为惯性导航算法的初始位姿,并结合陀螺仪和里程计相对外部摄像头位姿CT0,得出机器人的全局位姿WTR。本发明具有通过在机器人上设置外部摄像头、陀螺仪和里程计,实现计算机的精准定位,容错率高,对环境要求低,投入成本低的效果。
Description
技术领域
本发明涉及机器人定位技术领域,更具体地说,它涉及一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法。
背景技术
随着社会的进步与发展,科技逐渐朝着智能的方向发展,其中对于机器人的研究也是目前研究项目中的热门项目。在关于机器人的相关研究技术中,定位技术是移动机器人实现智能化和完全自主移动的关键。现有的技术中,对于机器人的定位技术已经有了一定的实现方法,但是现有技术的定位方法中仍然是存在一定的不足之处的。
现有技术中,对于机器人定位方法中包括一种条形码定位方法,如发明专利20041005968.1公布了一种基于一维条形码的室内移动机器人定位系统和方法,该方法是在每个条形码标签上印制若干个条形码,每个条形码数据由两部分组成:绝对地址码和位置偏移码。绝对地址码用于定位该标签在室内环境中的实际地理位置,位置偏移码用于确定该标签上各个条形码之间的偏移量,每个标签上各个条形码上的绝对地址码是相同的,代表整个标签在室内的地理位置,各个条形码之间的相对位置用各自的偏移量表示。为了保证条码扫描枪每次扫描得到一个完整的条码,规定条码扫描宽度不小于两个完整条码的长度,当扫描范围出现空白区时,通过对第一个空白区左右两侧的数据信息进行拼接而获得一个完整的条码数据。当用以上方法定位移动机器人位置时,是将标签的位置(绝对位置)、条码的位置(相对位置)、条码扫描枪的位置(相对位置)这三个数据叠加,最终得到移动机器人在室内实际的地理位置。以上方法的有点在于通过条形码符号的巧妙布局,能够准确计算移动机器人室内位置并且在实施过程中做到占用资源少而降低成本,但是该方法的不足之处在于:条形码布局结构难以实现全方位识读,为了实现机器人的定位,需要在条形码的布局形式上大费周章,容错能力差,对环境要求高、成本高,费时费力,大大降低了定位效率,不利于推广使用。
基于上述问题,需要提出一种对二维码布局形式要求低,定位精准,对环境要求低,成本低并能大大提高定位效率的基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法。
发明内容
针对实际运用中这一问题,本发明目的在于提出一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,具体方案如下:
一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,包括标定房、在所述标定房设置的n个二维码以及机器人,n个所述二维码全局位姿已知且固定,利用所述二维码全局位姿WTQn计算出所述机器人全局位姿WTR,其中,
所述机器人上设置有外部摄像头、陀螺仪和里程计,
所述机器人全局位姿WTR的确定方法包括:
当所述外部摄像机视野内有所述二维码时,利用所述外部摄像头获取其视野内所述二维码的全局位姿WTQn,并利用转换矩阵QnTC计算出所述外部摄像头的全局位姿WTC,再根据所述机器人相对所述外部摄像头的位姿CTR以计算出所述机器人的全局位姿WTR;
当所述外部摄像机视野内没有二维码时,以所述外部摄像机视野内所述二维码消失前的全局位姿WTC作为惯性导航算法的初始位姿,移动所述机器人,利用惯性导航算法,并结合所述陀螺仪和所述里程计相对所述外部摄像头的位姿CT0计算得出其实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用机器人相对所述陀螺仪与所述里程计的位姿0TR,计算出所述机器人的全局位姿WTR。
进一步的,当所述外部摄像头视野内有二维码时,所述陀螺仪与所述里程计在所述外部摄像头工作的同时进行配合工作,以所述外部摄像机视野内所述二维码的全局位姿WTQn作为惯性导航算法的初始位姿,利用惯性导航算法,并结合所述陀螺仪与所述里程计相对所述外部摄像头的位姿CT0计算得出其实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用所述机器人相对所述陀螺仪与所述里程计的位姿0TR,结合所述外部摄像头通过所述二维码所计算得出的所述机器人的全局位姿WTR,进行数据融合、滤波处理,以提高所述机器人定位准确度。
进一步的,将利用所述外部摄像机计算得出的机器人全局位姿WTR设为第一全局位姿,将利用所述陀螺仪和所述里程计计算得出的全局位姿WTR设为第二全局位姿,对比所述第一全局位姿与所述第二全局位姿的误差,以提高计算所得的所述机器人全局位姿WTR的数据准确性。
进一步的,所述全局位姿包括位置和姿态,所述陀螺仪用于确定所述姿态,所述里程计用于确定所述位置,其中,
所述陀螺仪通过测量并记录所述机器人的角度,以实现对所述机器人姿态的确定;
所述里程计用于测量并记录所述机器人的速度,所述速度包括线速度和角速度,通过所述线速度和角速度并结合时间确定机器人相对于初始位姿之间的距离,实现对所述机器人位置的确定;
所述陀螺仪与所述里程计配合工作,确定所述机器人的姿态和位置,以实现对所述机器人全局位姿WTR的确定。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:本发明中,通过在机器人上设置外部摄像头、陀螺仪和里程计,能够实现在外部摄像头视野内存在二维码和不存在二维码两种情况下的精准定位,大大降低了对二维码布局形式的要求,容错率高,对环境要求低,并且投入成本低,大大提高了机器人的定位效率。
附图说明
图1为本发明的流程框图;
图2为本发明的矩阵转换计算方法示意图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明,但本发明的实施方式不仅限于此。
参照图1-2,一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法。
针对本发明中涉及的符号标识,此处需要特别说明:世界坐标系{W};第n个二维码坐标系{Qn};摄像头坐标系{C};陀螺仪、里程计坐标系{0};机器人坐标系{R}。
同时,针对本发明中涉及到的坐标系间转换关系符号,需要同时说明:第n个二维码全局位姿,即相对世界坐标系位姿WTQn;摄像头相对第n个二维码位姿QnTC;摄像头全局位姿,即摄像头相对世界坐标系位姿WTC;陀螺仪、里程计相对摄像头位姿CT0;陀螺仪、里程计全局位姿,即陀螺仪、里程计相对世界坐标系位姿WT0;机器人相对摄像头位姿CTR;机器人相对陀螺仪、里程计位姿0TR;机器人全局位姿,即机器人相对世界坐标系位姿WTR。
本发明中的机器人定位方法,用于计算并得出所述机器人全局位姿,包括标定房、在标定房设置的n个二维码以及机器人,n个二维码全局位姿已知且固定,利用二维码全局位姿WTQn计算出机器人全局位姿WTR,其中,机器人上设置有外部摄像头、陀螺仪和里程计,机器人全局位姿WTR的确定方法包括:当外部摄像机视野内有二维码时,利用外部摄像头获取其视野内二维码的全局位姿WTQn,并利用转换矩阵QnTC计算出外部摄像头的全局位姿WTC,再根据机器人相对外部摄像头的位姿CTR以计算出机器人的全局位姿WTR;当外部摄像机视野内没有二维码时,以外部摄像机视野内二维码消失前的全局位姿WTC作为惯性导航算法的初始位姿,移动机器人,利用惯性导航算法,并结合陀螺仪和里程计相对外部摄像头的位姿CT0计算得出其实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用机器人相对陀螺仪与里程计的位姿0TR,结合所述外部摄像头通过所述二维码所计算得出的所述机器人的全局位姿WTR,进行数据融合、滤波处理,以提高所述机器人定位准确度。
当外部摄像头视野内有二维码时,陀螺仪与里程计在外部摄像头工作的同时进行配合工作,以外部摄像机视野内二维码的全局位姿WTQn作为惯性导航算法的初始位姿,利用惯性导航算法,并结合陀螺仪与里程计相对外部摄像头的位姿CT0计算得出其实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用机器人相对陀螺仪与里程计的位姿0TR,计算出机器人的全局位姿WTR。
将利用外部摄像机计算得出的机器人全局位姿WTR设为第一全局位姿,将利用陀螺仪和里程计计算得出的全局位姿WTR设为第二全局位姿,对比第一全局位姿与第二全局位姿的误差,以提高计算所得的机器人全局位姿WTR的数据准确性。
全局位姿包括位置和姿态,陀螺仪用于确定姿态,里程计用于确定位置,其中,陀螺仪通过测量并记录机器人的角度,以实现对机器人姿态的确定;里程计用于测量并记录机器人的速度,速度包括线速度和角速度,通过线速度和角速度并结合时间确定机器人相对于初始位姿之间的距离,实现对机器人位置的确定;陀螺仪与里程计配合工作,确定机器人的姿态和位置,以实现对机器人全局位姿WTR的确定。
本发明的工作原理:通过在机器人上设置外部摄像头、陀螺仪和里程计,当外部摄像机视野内有二维码时,利用外部摄像头得出机器人的全局位姿WTR,当外部摄像机视野内没有二维码时,可利用外部摄像头结合陀螺仪和里程计得出机器人的全局位姿WTR,大大降低了对二维码布局形式的要求,容错率高,对环境要求低,并且投入成本低,大大提高了机器人的定位效率和准确性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,包括标定房、在所述标定房设置的n个二维码以及机器人,n个所述二维码全局位姿已知且固定,其特征在于,利用所述二维码全局位姿WTQn计算出所述机器人全局位姿WTR,其中,
所述机器人上设置有外部摄像头、陀螺仪和里程计,
所述机器人全局位姿WTR的确定方法包括:
当所述外部摄像机视野内有所述二维码时,利用所述外部摄像头获取其视野内所述二维码的全局位姿WTQn,并利用转换矩阵QnTC计算出所述外部摄像头的全局位姿WTC,再根据所述机器人相对所述外部摄像头的位姿CTR以计算出所述机器人的全局位姿WTR;
当所述外部摄像机视野内没有二维码时,以所述外部摄像机视野内所述二维码消失前的全局位姿WTC作为惯性导航算法的初始位姿,移动所述机器人,利用惯性导航算法,并结合所述陀螺仪和所述里程计相对所述外部摄像头的位姿CT0计算得出所述机器人实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用机器人相对所述陀螺仪与所述里程计的位姿0TR,计算出所述机器人的全局位姿WTR;
当所述外部摄像头视野内有二维码时,所述陀螺仪与所述里程计在所述外部摄像头工作的同时进行配合工作,以所述外部摄像机视野内所述二维码的全局位姿WTQn作为惯性导航算法的初始位姿,利用惯性导航算法,并结合所述陀螺仪与所述里程计相对所述外部摄像头的位姿CT0计算得出其实时全局位姿惯性导航位姿WT0,并利用所述机器人相对所述陀螺仪与所述里程计的位姿0TR,结合所述外部摄像头通过所述二维码所计算得出的所述机器人的全局位姿WTR,进行数据融合、滤波处理,以提高所述机器人定位准确度。
2.根据权利要求1所述的基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,其特征在于,将利用所述外部摄像机计算得出的机器人全局位姿WTR设为第一全局位姿,将利用所述陀螺仪和所述里程计计算得出的全局位姿WTR设为第二全局位姿,对比所述第一全局位姿与所述第二全局位姿的误差,以提高计算所得的所述机器人全局位姿WTR的数据准确性。
3.根据权利要求1所述的基于二维码路标、摄像头和陀螺仪的机器人定位方法,其特征在于,所述全局位姿包括位置和姿态,所述陀螺仪用于确定所述姿态,所述里程计用于确定所述位置,其中,
所述陀螺仪通过测量并记录所述机器人的角度,以实现对所述机器人姿态的确定;
所述里程计用于测量并记录所述机器人的速度,所述速度包括线速度和角速度,通过所述线速度和角速度并结合时间确定机器人相对于初始位姿之间的距离,实现对所述机器人位置的确定;
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