CN111157012A - 一种机器人导航方法、装置、可读存储介质及机器人 - Google Patents

Abstract

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人导航方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。所述方法首先获取机器人的当前位置，并分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则说明机器人已进入危险区域，此时不再使用传统的激光雷达进行定位导航，而是根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航，由于在危险区域中摆脱了对于激光雷达的依赖，避免了可能产生的定位漂移或错误，提高了导航的可靠性，使得机器人可以安全通过危险区域。

Description

一种机器人导航方法、装置、可读存储介质及机器人

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人导航方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。

背景技术

机器人导航时，主要采用激光雷达传感器进行定位导航。由于激光雷达的局限性，容易在场景空旷且玻璃或黑色物体多、人流量大的区域产生定位漂移或错误。这种情况下，如果场景中有台阶或自动扶梯等危险区域，机器人在导航过程中容易发生跌落或碰撞。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种机器人导航方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决现有的导航方法使机器人在危险区域容易发生跌落或碰撞的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种机器人导航方法，可以包括：

获取机器人的当前位置；

分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；

若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航。

进一步地，所述根据所述图像编码进行定位包括：

选取目标图像编码，所述目标图像编码为与所述当前位置之间的距离最短的图像编码；

确定与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿；

在所述最佳观察位姿采集所述目标图像编码的图像，并根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿。

进一步地，所述根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿包括：

从采集到的图像中提取所述目标图像编码的标识，并根据所述标识确定所述目标图像编码在所述地图中的位姿；

从采集到的图像中提取所述目标图像编码的位置标识点，并根据所述位置标识点计算所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿；

根据所述目标图像编码在所述地图中的位姿，以及所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算所述机器人在所述地图中的位姿。

进一步地，所述采用里程计进行导航包括：

获取第一记录时刻和第二记录时刻，所述第一记录时刻为距当前最近的一次根据所述图像编码进行定位的时刻，所述第二记录时刻为距当前最近的一次根据激光雷达数据进行定位的时刻；

若所述第一记录时刻早于或等于所述第二记录时刻，则根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第一定位记录为在所述第一记录时刻根据所述图像编码进行定位的信息记录。

进一步地，所述根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿包括：

根据所述第一定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第一位姿增量；

根据所述第一定位记录中的定位位姿和所述第一位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

进一步地，所述机器人导航方法还可以包括：

若所述第一记录时刻晚于所述第二记录时刻，则根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第二定位记录为在所述第二记录时刻根据所述激光雷达数据进行定位的信息记录。

进一步地，所述根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿包括：

根据所述第二定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第二位姿增量；

根据所述第二定位记录中的定位位姿和所述第二位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

本申请实施例的第二方面提供了一种机器人导航装置，可以包括：

位置获取模块，用于获取机器人的当前位置；

距离计算模块，用于分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；

图像编码定位模块，用于根据所述图像编码进行定位；

里程计导航模块，用于采用里程计进行导航。

进一步地，所述图像编码定位模块可以包括：

目标图像编码选取单元，用于选取目标图像编码，所述目标图像编码为与所述当前位置之间的距离最短的图像编码；

最佳观察位姿确定单元，用于确定与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿；

机器人位姿确定单元，用于在所述最佳观察位姿采集所述目标图像编码的图像，并根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿。

进一步地，所述机器人位姿确定单元可以包括：

编码位姿确定子单元，用于从采集到的图像中提取所述目标图像编码的标识，并根据所述标识确定所述目标图像编码在所述地图中的位姿；

相对位姿计算子单元，用于从采集到的图像中提取所述目标图像编码的位置标识点，并根据所述位置标识点计算所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿；

机器人位姿确定子单元，用于根据所述目标图像编码在所述地图中的位姿，以及所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算所述机器人在所述地图中的位姿。

进一步地，所述里程计导航模块可以包括：

记录时刻获取单元，用于获取第一记录时刻和第二记录时刻，所述第一记录时刻为距当前最近的一次根据所述图像编码进行定位的时刻，所述第二记录时刻为距当前最近的一次根据激光雷达数据进行定位的时刻；

第一位姿计算单元，用于若所述第一记录时刻早于或等于所述第二记录时刻，则根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第一定位记录为在所述第一记录时刻根据所述图像编码进行定位的信息记录。

进一步地，所述第一位姿计算单元可以包括：

第一位姿增量计算子单元，用于根据所述第一定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第一位姿增量；

第一位姿计算子单元，用于根据所述第一定位记录中的定位位姿和所述第一位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

进一步地，所述里程计导航模块还可以包括：

第二位姿计算单元，用于若所述第一记录时刻晚于所述第二记录时刻，则根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第二定位记录为在所述第二记录时刻根据所述激光雷达数据进行定位的信息记录。

进一步地，所述第二位姿计算单元可以包括：

第二位姿增量计算子单元，用于根据所述第二定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第二位姿增量；

第二位姿计算子单元，用于根据所述第二定位记录中的定位位姿和所述第二位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种机器人导航方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种机器人导航方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述任一种机器人导航方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例首先获取机器人的当前位置，并分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则说明机器人已进入危险区域，此时不再使用传统的激光雷达进行定位导航，而是根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航，由于在危险区域中摆脱了对于激光雷达的依赖，避免了可能产生的定位漂移或错误，提高了导航的可靠性，使得机器人可以安全通过危险区域。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例中一种机器人导航方法的一个实施例流程图；

图2为根据所述图像编码进行定位的示意流程图；

图3为采用里程计进行导航的示意流程图；

图4为本申请实施例中一种机器人导航装置的一个实施例结构图；

图5为本申请实施例中一种机器人的示意框图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

为了便于叙述，在本申请中所提到的位姿均为平面向量，形式为：{x,y,theta}，其中，{x,y}为位置，也即在预设的坐标平面中的坐标点，theta为姿态角。

请参阅图1，本申请实施例中一种机器人导航方法的一个实施例可以包括：

步骤S101、获取机器人的当前位置。

在正常情况下，所述机器人可以使用激光雷达传感器进行定位导航。具体地，所述机器人在开始导航后可以将第一帧激光数据帧作为关键帧，后续获取新的激光数据帧时，将新的激光数据帧与最新的关键帧进行比较，若两者之间的位置差大于预设的位置差阈值或者两者之间的角度差大于预设的角度阈值，则判定新的激光数据帧为新的一帧关键帧，反之，若两者之间的位置差小于等于所述位置差阈值且两者之间的角度差小于等于所述角度阈值，则判定新的激光数据帧不是新的一帧关键帧。所述位置差阈值及所述角度阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对此不作具体限定。优选地，若新的激光数据帧的采集时刻与关键帧的采集时刻之间的时间差大于预设的时间阈值，则也可以判定新的激光数据帧为新的一帧关键帧。所述时间阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对此不作具体限定。不断重复以上过程，即可依次得到定位导航过程中的各个关键帧。在定位导航的过程中，将最新的关键帧与预设的地图进行匹配定位，即可得到所述机器人在所述地图中的当前位姿。

进一步地，在本申请实施例中，可以将所述关键帧与所述地图匹配的分值作为定位结果可靠性的度量。当匹配的分值小于等于预设的分值阈值时，则判定定位结果可靠性较低，可以舍弃这一定位结果；当匹配的分值大于所述分值阈值时，则判定定位结果可靠性较高，记录此时的定位位姿、里程计值，以及进行定位的时刻。

步骤S102、分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离。

其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置。在本申请实施例中，可以预先在危险区域布置多个图像编码，所述图像编码可以被机器人的视觉传感器识别，包括但不限于条形码、二维码或其它形式的图像编码，所述图像编码可以是红外可见的。

每个所述图像编码的位置，也即所述参照位置，是在所述地图的建图阶段预先确定的。具体地，在进行建图的过程中，可以控制所述机器人依次移动至每一个图像编码周边停下，通过所述机器人的摄像头采集该图像编码的图像，从中提取该图像编码的位置标识点(以二维码为例，所述位置标识点即为在二维码中由三个黑白相间的大正方形嵌套组成的图案)，根据所述位置标识点的像素坐标计算所述摄像头相对于该图像编码的相对位姿，并将所述摄像头相对于该图像编码的相对位姿转换为该图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，最后根据此时所述机器人在所述地图中的位姿，以及该图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算得到该图像编码在所述地图中的位姿。在每个图像编码中，均包含了对其进行唯一表征的标识(ID)，各个图像编码的标识均不相同，在本申请实施例中，可以提取该图像编码的标识，建立图像编码的标识与位姿之间的对应关系，并对其进行存储，以备在后续的定位导航过程中使用。完成以上操作后，继续移动至下一个图像编码处执行以上操作，直至完成所有图像编码的位姿计算。

在完成建图后，如果还有一个或多个图像编码的位姿尚未确定(例如，在完成建图后新增的图像编码)，则可以控制所述机器人一一导航到这些图像编码周边，并重新按照以上操作完成这些图像编码的位姿计算，并保存这些图像编码的标识和对应的位姿。

在定位导航的过程中，所有的图像编码的位置(即所述参照位置)均为已知，即可分别计算出所述当前位置与各个所述参照位置之间的距离。

步骤S103、若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航。

所述距离阈值的具体取值可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对此不作具体限定。若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离大于或等于所述距离阈值，则说明所述机器人尚未进入危险区域，此时可以继续使用传统的激光雷达进行定位导航；而若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于所述距离阈值，则说明所述机器人已进入危险区域，此时不再使用传统的激光雷达进行定位导航，而是根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航。

如图2所示，所述根据所述图像编码进行定位具体可以包括以下过程：

步骤S201、选取目标图像编码。

具体地，可以从各个图像编码中选取与所述当前位置之间的距离最短的图像编码，将其作为所述目标图像编码。

步骤S202、确定与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿。

在本申请实施例的一种具体实现中，可以根据下式计算得到与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿：

Pms.x＝Pm.x+d*cos(Pm.theta)

Pms.y＝Pm.y+d*sin(Pm.theta)

Pms.theta＝－Pm.theta

其中，{Pm.x,Pm.y,Pm.theta}为所述目标图像编码在所述地图中的位姿，{Pms.x,Pms.y,Pms.theta}为与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿，d为预设的最佳观察距离，其具体取值可以根据实际情况进行设置，本申请实施例对此不作具体限定。一般地，可以设置所述最佳观察距离与所述目标图像编码的大小正相关，即若所述目标图像编码的尺寸越大，则所述最佳观察距离也越大，反之，若所述目标图像编码的尺寸越小，则所述最佳观察距离也越小。

步骤S203、在所述最佳观察位姿采集所述目标图像编码的图像，并根据采集到的图像确定所述机器人在所述地图中的位姿。

具体地，可以首先从采集到的图像中提取所述目标图像编码的标识，并根据所述标识确定所述目标图像编码在所述地图中的位姿，然后从采集到的图像中提取所述目标图像编码的位置标识点，根据所述位置标识点的像素坐标计算所述机器人采集图像的摄像头相对于所述目标图像编码的相对位姿，并将所述摄像头相对于所述目标图像编码的相对位姿转换为所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，最后根据所述目标图像编码在所述地图中的位姿，以及所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算得到所述机器人在所述地图中的位姿，并记录此时的定位位姿、里程计值，以及进行定位的时刻。

当所述机器人进入危险区域后，图2所示的定位过程可以是定时执行的，也可以是在所述机器人的行进过程中当摄像头识别到图像编码时执行的，此时，可以将识别到的图像编码作为所述目标图像编码。

如图3所示，所述采用里程计进行导航具体可以包括以下过程：

步骤S301、获取第一记录时刻和第二记录时刻。

所述第一记录时刻为距当前最近的一次根据所述图像编码进行定位的时刻，所述第二记录时刻为距当前最近的一次根据激光雷达数据进行定位的时刻。

步骤S302、判断所述第一记录时刻是否早于或等于所述第二记录时刻。

若所述第一记录时刻早于或等于所述第二记录时刻，则执行步骤S303，若所述第一记录时刻晚于所述第二记录时刻，则执行步骤S304。

步骤S303、根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

所述第一定位记录为在所述第一记录时刻根据所述图像编码进行定位的信息记录。

在本申请实施例中，可以根据所述第一定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第一位姿增量，并根据所述第一定位记录中的定位位姿和所述第一位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，具体的计算公式如下所示：

Pt＝Pr+(Pro1-Pro0)

其中，Pro1为所述第一定位记录中的里程计值，Pro0为所述里程计的当前值，(Pro1-Pro0)为所述第一位姿增量，Pr为所述第一定位记录中的定位位姿，Pt为所述机器人在导航过程中的当前位姿。

步骤S304、根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

所述第二定位记录为在所述第二记录时刻根据所述激光雷达数据进行定位的信息记录。

在本申请实施例中，可以根据所述第二定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第二位姿增量，并根据所述第二定位记录中的定位位姿和所述第二位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，具体的计算公式如下所示：

Pt＝Pl+(Plo1-Plo0)

其中，Plo1为所述第二定位记录中的里程计值，Plo0为所述里程计的当前值，(Plo1-Plo0)为所述第二位姿增量，Pl为所述第二定位记录中的定位位姿，Pt为所述机器人在导航过程中的当前位姿。

综上所述，本申请实施例首先获取机器人的当前位置，并分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则说明机器人已进入危险区域，此时不再使用传统的激光雷达进行定位导航，而是根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航，由于在危险区域中摆脱了对于激光雷达的依赖，避免了可能产生的定位漂移或错误，提高了导航的可靠性，使得机器人可以安全通过危险区域。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种机器人导航方法，图4示出了本申请实施例提供的一种机器人导航装置的一个实施例结构图。

本实施例中，一种机器人导航装置可以包括：

位置获取模块401，用于获取机器人的当前位置；

距离计算模块402，用于分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；

图像编码定位模块403，用于根据所述图像编码进行定位；

里程计导航模块404，用于采用里程计进行导航。

进一步地，所述图像编码定位模块可以包括：

目标图像编码选取单元，用于选取目标图像编码，所述目标图像编码为与所述当前位置之间的距离最短的图像编码；

最佳观察位姿确定单元，用于确定与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿；

机器人位姿确定单元，用于在所述最佳观察位姿采集所述目标图像编码的图像，并根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿。

进一步地，所述机器人位姿确定单元可以包括：

编码位姿确定子单元，用于从采集到的图像中提取所述目标图像编码的标识，并根据所述标识确定所述目标图像编码在所述地图中的位姿；

相对位姿计算子单元，用于从采集到的图像中提取所述目标图像编码的位置标识点，并根据所述位置标识点计算所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿；

机器人位姿确定子单元，用于根据所述目标图像编码在所述地图中的位姿，以及所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算所述机器人在所述地图中的位姿。

进一步地，所述里程计导航模块可以包括：

记录时刻获取单元，用于获取第一记录时刻和第二记录时刻，所述第一记录时刻为距当前最近的一次根据所述图像编码进行定位的时刻，所述第二记录时刻为距当前最近的一次根据激光雷达数据进行定位的时刻；

第一位姿计算单元，用于若所述第一记录时刻早于或等于所述第二记录时刻，则根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第一定位记录为在所述第一记录时刻根据所述图像编码进行定位的信息记录。

进一步地，所述第一位姿计算单元可以包括：

第一位姿增量计算子单元，用于根据所述第一定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第一位姿增量；

第一位姿计算子单元，用于根据所述第一定位记录中的定位位姿和所述第一位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

进一步地，所述里程计导航模块还可以包括：

第二位姿计算单元，用于若所述第一记录时刻晚于所述第二记录时刻，则根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第二定位记录为在所述第二记录时刻根据所述激光雷达数据进行定位的信息记录。

进一步地，所述第二位姿计算单元可以包括：

第二位姿增量计算子单元，用于根据所述第二定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第二位姿增量；

第二位姿计算子单元，用于根据所述第二定位记录中的定位位姿和所述第二位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图5示出了本申请实施例提供的一种机器人的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

如图5所示，该实施例的机器人5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个机器人导航方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块401至模块404的功能。

示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述机器人5中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，图5仅仅是机器人5的示例，并不构成对机器人5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人5还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器51可以是所述机器人5的内部存储单元，例如机器人5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述机器人5的外部存储设备，例如所述机器人5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述机器人5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述机器人5所需的其它程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人导航方法，其特征在于，包括：

获取机器人的当前位置；

分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；

若所述当前位置与任一所述参照位置之间的距离小于预设的距离阈值，则根据所述图像编码进行定位，并采用里程计进行导航。

2.根据权利要求1所述的机器人导航方法，其特征在于，所述根据所述图像编码进行定位包括：

选取目标图像编码，所述目标图像编码为与所述当前位置之间的距离最短的图像编码；

确定与所述目标图像编码对应的最佳观察位姿；

在所述最佳观察位姿采集所述目标图像编码的图像，并根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿。

3.根据权利要求2所述的机器人导航方法，其特征在于，所述根据采集到的图像确定所述机器人在预设的地图中的位姿包括：

从采集到的图像中提取所述目标图像编码的标识，并根据所述标识确定所述目标图像编码在所述地图中的位姿；

从采集到的图像中提取所述目标图像编码的位置标识点，并根据所述位置标识点计算所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿；

根据所述目标图像编码在所述地图中的位姿，以及所述目标图像编码相对于所述机器人的中心的相对位姿，计算所述机器人在所述地图中的位姿。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的机器人导航方法，其特征在于，所述采用里程计进行导航包括：

获取第一记录时刻和第二记录时刻，所述第一记录时刻为距当前最近的一次根据所述图像编码进行定位的时刻，所述第二记录时刻为距当前最近的一次根据激光雷达数据进行定位的时刻；

若所述第一记录时刻早于或等于所述第二记录时刻，则根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第一定位记录为在所述第一记录时刻根据所述图像编码进行定位的信息记录。

5.根据权利要求4所述的机器人导航方法，其特征在于，所述根据第一定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿包括：

根据所述第一定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第一位姿增量；

根据所述第一定位记录中的定位位姿和所述第一位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

6.根据权利要求4所述的机器人导航方法，其特征在于，还包括：

若所述第一记录时刻晚于所述第二记录时刻，则根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿，所述第二定位记录为在所述第二记录时刻根据所述激光雷达数据进行定位的信息记录。

7.根据权利要求6所述的机器人导航方法，其特征在于，所述根据第二定位记录和所述里程计的当前值计算所述机器人在导航过程中的当前位姿包括：

根据所述第二定位记录中的里程计值和所述里程计的当前值计算第二位姿增量；

根据所述第二定位记录中的定位位姿和所述第二位姿增量计算所述机器人在导航过程中的当前位姿。

8.一种机器人导航装置，其特征在于，包括：

位置获取模块，用于获取机器人的当前位置；

距离计算模块，用于分别计算所述当前位置与各个预设的参照位置之间的距离，其中，每个所述参照位置均为在危险区域内布置的图像编码的位置；

图像编码定位模块，用于根据所述图像编码进行定位；

里程计导航模块，用于采用里程计进行导航。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人导航方法的步骤。

10.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的机器人导航方法的步骤。

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