CN111307147A - 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法 - Google Patents

一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111307147A
CN111307147A CN202010150471.6A CN202010150471A CN111307147A CN 111307147 A CN111307147 A CN 111307147A CN 202010150471 A CN202010150471 A CN 202010150471A CN 111307147 A CN111307147 A CN 111307147A
Authority
CN
China
Prior art keywords
reflector
agv
positioning
reflectors
laser
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
CN202010150471.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111307147B (zh
Inventor
陈浩
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.)
Tongji Institute Of Artificial Intelligence Suzhou Co ltd
Original Assignee
Tongji Institute Of Artificial Intelligence Suzhou Co ltd
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 Tongji Institute Of Artificial Intelligence Suzhou Co ltd filed Critical Tongji Institute Of Artificial Intelligence Suzhou Co ltd
Priority to CN202010150471.6A priority Critical patent/CN111307147B/zh
Publication of CN111307147A publication Critical patent/CN111307147A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111307147B publication Critical patent/CN111307147B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations
    • G01C21/206Instruments for performing navigational calculations specially adapted for indoor navigation
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,包括建立激光地图,使反光板轮廓在地图上清晰可见,并采集反光板在地图上的位置,开始AMCL定位,将AMCL定位作为优化初始值,用以选取可能扫描得到的反光板的位置,按激光扫描得到离反光板的距离,反向求解及优化,得到AGV的精确位置,如果未能识别到反光板,则使用AMCL的定位结果作为AGV的位置估计。本发明不依赖于反光板的严格安装,且能获得比激光定位更好的准确性,可以使得工业AGV小车在生产环境中长期稳定地工作。

Description

一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法
技术领域
本发明涉及移动机器人自主定位领域,涉及一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法。
背景技术
AGV是Automated Guided Vehicle的缩写,即“自动导引运输车”,其装备有电磁或光学等自动导引装置,它能够沿规定的导引路径行驶,是具有安全保护以及各种移载功能的运输车。
定位技术是工业AGV在工厂环境中稳定作业的基础,定位是确定移动机器人在运行环境中相对于全局坐标的位置及航向,是AGV导航的最基本环节。
自主AGV能够自动将物品从一个点搬运到另一个点,在整个过程中不需人参与,可以代替人工叉车运输,减少工厂和仓库对劳动力的需求。同时,AGV具有柔性好、自动化智能化水平高的特点,可根据生产工艺流程等改变而改变,也可与其他设备自动对接,实现自动化智能化生产,因此,近年来AGV得到越来越多制造业的青睐。为了实现AGV自主导航,需要根据多种传感器识别多种环境信息,AGV通过环境感知确定前进方向中的可达区域和不可达区域,确定在环境中的相对位置,以及对动态障碍物运动进行预判,从而为局部路径规划提供依据。
目前AGV定位产品级的方法主要是激光导航定位和磁钉磁条导航定位,但由于这些方法中反光板和磁钉磁条安装较为复杂,对环境要求高,因此仍然具有改进的空间。依赖于反光板的定位方法对环境设置要求高,往往需要保证运行期间在每个点都至少能检测到3个以上的反光板,而采用基于纯激光的定位方法无法满足工业AGV的工作精度要求,且容易受定位漂移的影响导致累积定位误差。
发明内容
本发明的目的是提供一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,包括以下步骤:
S1、建立激光地图,使反光板轮廓在地图上清晰可见,并采集反光板在地图上的位置,
S2、开始AMCL定位,将AMCL定位作为优化初始值,用以选取可能扫描得到的反光板的位置,
S3、按激光扫描得到离反光板的距离,反向求解及优化,得到AGV的精确位置,
S4、如果未能识别到反光板,则使用AMCL的定位结果作为AGV的位置估计。
优选地,所述AGV上设置包括激光雷达、IMU、里程计,通过所述激光雷达、IMU、里程计建立地图并定位。
进一步优选地,在S1中:采集反光板在地图上的位置为采集在地图坐标系下定位反光板圆心的位置{R1,...,Rn}。
进一步优选地,在S2中:对AMCL定位包括以下步骤:
S2.1、初始化粒子,
S2.2、根据里程计和IMU的数据对粒子做预测更新,
S2.3、根据激光数据对粒子做测量更新,
S2.4、对粒子进行权重计算和重采样,
S2.5、输出粒子的最终位置。
进一步优选地,在S3中:反向求解及优化包括以下步骤:
S3.1、从雷达信息中提取反光板位置信息,
S3.2、基于AMCL当前位置估计进行反光板位置匹配,
S3.3、反向求解计算AGV相对于反光板的位置估计,
S3.4、通过加权融合的方式优化当前位姿。
进一步优选地,在S3.1中:提取反光板位置信息包括根据局部极大值检测,得出激光雷达坐标系下的反光板位置{R″1,...,R″n},并通过坐标变换得到基础坐标系下的反光板位置{R′1,...,R′n}。
进一步优选地,在S3.2中:根据AMCL当前位置估计、反光板扫描结果,匹配注册反光板位置,从而获得精准的位置估计。
进一步优选地,AMCL当前位置估计为r′(x′,y′,α′),注册反光板的绝对位置描述为Ri(xi,yi),其中i=1,...,n,进而计算要用以匹配的距离
Figure BDA0002402258110000021
和角度
Figure BDA0002402258110000022
Figure BDA0002402258110000023
与检测到的d,θ,进行匹配,匹配条件是两者之差满足设定的阈值,满足上述条件则可以将检测到的反光板与注册反光板进行位置匹配。
进一步优选地,在S3.3中:进行反光板位置匹配后,根据注册值和雷达检测的角度距离信息估算AGV的精准位置。
进一步优选地,在S3.4中:得到基于反光板的AGV位置估计后,用求均值的方法优化得到位置,位姿角的计算可以任取一个反光板进行计算,通过反光板到AGV相对于地图坐标系的角度β进行反馈,从而反解得到AGV位姿角α,从而得到AGV的精准位姿r(rx,ry,rα)。
由于上述技术方案运用,本发明与现有技术相比具有下列优点和效果:
1、本发明提出的定位方法融合了反光板特征与激光特征,基于反光板定位模型,在马尔科夫定位结果的基础上对定位结果进行了二次优化,提升了定位精度;
2、本发明提出的定位方法不依赖于环境特征,基于地图反馈的反光板标定方法使得算法的重定位误差较低;
3、本发明提出的定位方法不依赖于反光板的严格安装,AMCL可以保证在暂时无反光板的区域内也能保持较好的位置估计,从而可在工业无人AGV上长期稳定地使用。
附图说明
附图1为本实施例中系统定位算法流程图;
附图2为本实施例中使用的AGV示意图;
附图3为本实施例中示意地图与反光板注册点;
附图4为本实施例中反光板反向求解位置优化过程图;
附图5为本实施例中基于反光板模型的定位优化算法示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示的一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,包括以下步骤:
S1、建立激光地图,使反光板轮廓在地图上清晰可见,并采集反光板在地图上的位置。
如图2所示,本实施例所使用的AGV上搭载了激光雷达、IMU和轮式里程计,利用多传感器信息的融合感知环境,构建地图并定位。激光雷达可以提供距离信息和强度信息,距离信息用来构建环境地图,而强度信息则用来识别定位反光板,结合两者可以提供精准的定位。本实施例的实验环境是安装有定位反光板的室内环境,其地图建立与反光板标定包括以下步骤:
1.1:首先使用Google开源的Cartographer方法建立2D激光地图,设地图坐标系为{m},
1.2:建立好地图后,在地图坐标系下采集定位反光板圆心的位置{R1,...,Rn},本实施例中n为3。
如图3所示,本实施例提出的反光板位置标定方法基于已经建立好的地图,在标定反光板位置时采集圆心处的坐标,图中灰色圆圈的部分为定位反光板所在的位置,计算时会将反光板的尺寸考虑在内,这样便于控制AGV的重定位误差。
S2、开始AMCL定位,将AMCL定位作为优化初始值,用以选取可能扫描得到的反光板的位置。
定位部分使用了Brian P.Gerkey提出的AMCL定位方法,AMCL定位即自适应蒙特卡罗定位,本实施例通过此方法得出AGV位置初始估计。其根据里程计,IMU和激光数据,采用粒子滤波的方式,计算出AGV的位置,主要算法步骤如下:
2.1:初始化粒子,
2.2:根据里程计和IMU的数据对粒子做预测更新,
2.3:根据激光数据对粒子做测量更新,
2.4:对粒子进行权重计算和重采样,
2.5:输出粒子的最终位置r′。
定义本实施例中的位置表达为R(X,Y,θ),其中X,Y,θ分别指x轴数值,y轴数值和朝向角。本实施例中AMCL定位结果和精准位姿结果都采用这样的位置表达。
AMCL定位可以为本实施例提出的定位优化算法提供初始值r′(x′,y′,α′)而后根据反向求解优化AGV的位置估计。
S3、按激光扫描得到离反光板的距离,反向求解及优化,得到AGV的精确位置。
如图4所示,反向求解及优化位置估计包含以下步骤:
3.1:从雷达信息中提取反光板位置信息。
处理激光雷达的强度值数据,根据局部极大值检测的方法,得出激光雷达坐标系下的反光板位置{R″1,...,R″n},并通过坐标变换得到基础坐标系下的反光板位置{R′1,...,R′n}。
设基础坐标系到激光雷达坐标系的偏移为{Δx,Δy},反光板的相对位置由距离和角度描述,激光坐标系下的反光板位置为R″(d′,θ′),基础坐标系下的反光板位置为R′(d,θ)。
雷达坐标系到基础坐标系的转换由以下公式计算:
Figure BDA0002402258110000051
Figure BDA0002402258110000052
3.2:基于AMCL当前位置估计进行反光板位置匹配。
根据AMCL的当前位置估计,以及反光板扫描结果,匹配注册反光板位置,从而获得更加精准的位置估计。
AMCL当前位置估计为r′(x′,y′,α′),注册反光板的绝对位置描述为Ri(xi,yi),其中i=1,...,n,进而计算要用以匹配的距离
Figure BDA0002402258110000053
和角度
Figure BDA0002402258110000054
计算公式为:
Figure BDA0002402258110000055
Figure BDA0002402258110000056
然后用
Figure BDA0002402258110000057
与检测到的d,θ,进行匹配,匹配条件是两者之差满足设定的阈值,本实施例中
Figure BDA0002402258110000061
设置为0.2,
Figure BDA0002402258110000062
设置为0.3:
Figure BDA0002402258110000063
Figure BDA0002402258110000064
满足上述条件则可以将检测到的反光板与注册反光板进行位置匹配。
3.3:反向求解计算AGV相对于反光板的位置估计。
进行反光板位置匹配后,则可以根据注册值和雷达检测的角度距离信息估算AGV的精准位置,定义反光板到AGV相对于地图坐标系的角度为β,β可由下面的公式进行计算:
βi=θi+α+π。
从而计算出基于注册反光板位置的AGV位置估计:
Figure BDA0002402258110000065
Figure BDA0002402258110000066
3.4:通过加权融合的方式优化当前位姿。
得到基于反光板的AGV位置估计后,便可用求均值的方法优化得到位置:
Figure BDA0002402258110000067
Figure BDA0002402258110000068
位姿角的计算可以任取一个反光板进行计算,通过β进行反馈,从而反解得到位姿角α,计算公式如下:
Figure BDA0002402258110000069
α=β-θi-π。
从而得到AGV的精准位姿r(rx,ry,rα),其中rα即为求得的α。
S4、如果未能识别到反光板,则使用AMCL的定位结果作为AGV的位置估计。
本实施例建议的操作流程需要注意的是:
1、在环境中任意配置反光板,在关键位置处可以多安装一些;
2、基于多传感器的数据建立并优化环境地图;
3、基于环境地图标定反光板位置,记录在配置文件里;
4、运行AMCL定位算法获得AGV的初始估计位置;
5、运行反光板优化定位算法,得到AGV的精准位置估计。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点,其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施,并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、建立激光地图,使反光板轮廓在地图上清晰可见,并采集反光板在地图上的位置,
S2、开始AMCL定位,将AMCL定位作为优化初始值,用以选取可能扫描得到的反光板的位置,
S3、按激光扫描得到离反光板的距离,反向求解及优化,得到AGV的精确位置,
S4、如果未能识别到反光板,则使用AMCL的定位结果作为AGV的位置估计。
2.根据权利要求1所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:所述AGV上设置包括激光雷达、IMU、里程计,通过所述激光雷达、IMU、里程计建立地图并定位。
3.根据权利要求2所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S1中:采集反光板在地图上的位置为采集在地图坐标系下定位反光板圆心的位置{R1,...,Rn}。
4.根据权利要求2所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S2中:对AMCL定位包括以下步骤:
S2.1、初始化粒子,
S2.2、根据里程计和IMU的数据对粒子做预测更新,
S2.3、根据激光数据对粒子做测量更新,
S2.4、对粒子进行权重计算和重采样,
S2.5、输出粒子的最终位置。
5.根据权利要求2所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S3中:反向求解及优化包括以下步骤:
S3.1、从雷达信息中提取反光板位置信息,
S3.2、基于AMCL当前位置估计进行反光板位置匹配,
S3.3、反向求解计算AGV相对于反光板的位置估计,
S3.4、通过加权融合的方式优化当前位姿。
6.根据权利要求5所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S3.1中:提取反光板位置信息包括根据局部极大值检测,得出激光雷达坐标系下的反光板位置{R″1,...,R″n},并通过坐标变换得到基础坐标系下的反光板位置{R′1,...,R′n}。
7.根据权利要求5所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S3.2中:根据AMCL当前位置估计、反光板扫描结果,匹配注册反光板位置,从而获得精准的位置估计。
8.根据权利要求7所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:AMCL当前位置估计为r′(x′,y′,α′),注册反光板的绝对位置描述为Ri(xi,yi),其中i=1,...,n,进而计算要用以匹配的距离
Figure FDA0002402258100000021
和角度
Figure FDA0002402258100000022
Figure FDA0002402258100000023
Figure FDA0002402258100000024
与检测到的d,θ,进行匹配,匹配条件是两者之差满足设定的阈值,满足上述条件则可以将检测到的反光板与注册反光板进行位置匹配。
9.根据权利要求5所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:在S3.3中:进行反光板位置匹配后,根据注册值和雷达检测的角度距离信息估算AGV的精准位置。
10.根据权利要求5所述的融合定位反光板与激光特征的AGV高精度定位方法,其特征在于:.在S3.4中:得到基于反光板的AGV位置估计后,用求均值的方法优化得到位置,位姿角的计算可以任取一个反光板进行计算,通过反光板到AGV相对于地图坐标系的角度β进行反馈,从而反解得到AGV位姿角α,从而得到AGV的精准位姿r(rx,ry,rα)。
CN202010150471.6A 2020-03-06 2020-03-06 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法 Active CN111307147B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010150471.6A CN111307147B (zh) 2020-03-06 2020-03-06 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010150471.6A CN111307147B (zh) 2020-03-06 2020-03-06 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111307147A true CN111307147A (zh) 2020-06-19
CN111307147B CN111307147B (zh) 2023-10-20

Family

ID=71149609

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010150471.6A Active CN111307147B (zh) 2020-03-06 2020-03-06 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111307147B (zh)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111829517A (zh) * 2020-08-19 2020-10-27 三一机器人科技有限公司 Agv导航定位系统和方法
CN111895989A (zh) * 2020-06-24 2020-11-06 浙江大华技术股份有限公司 一种机器人的定位方法、装置和电子设备
CN112213738A (zh) * 2020-09-28 2021-01-12 劢微机器人科技(深圳)有限公司 无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质
CN112629522A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 山东大学 一种反光板与激光slam融合的agv定位方法及系统
CN112666574A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 江苏智库智能科技有限公司 基于均匀粒子使用激光雷达提高agv定位精度的方法
CN113625320A (zh) * 2021-08-06 2021-11-09 珠海丽亭智能科技有限公司 一种基于差分gps和反光板的室外组合定位方法
CN113984065A (zh) * 2021-10-27 2022-01-28 山东亚历山大智能科技有限公司 一种用于室内机器人的反光板地图生成方法及系统
CN115220012A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 成都睿芯行科技有限公司 一种基于反光板定位方法
CN117570998A (zh) * 2024-01-17 2024-02-20 山东大学 基于反光柱信息的机器人定位方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108917759A (zh) * 2018-04-19 2018-11-30 电子科技大学 基于多层次地图匹配的移动机器人位姿纠正算法
CN109613547A (zh) * 2018-12-28 2019-04-12 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种基于反光板的占据栅格地图构建方法
CN110389590A (zh) * 2019-08-19 2019-10-29 杭州电子科技大学 一种融合2d环境地图和稀疏人工地标的agv定位系统及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108917759A (zh) * 2018-04-19 2018-11-30 电子科技大学 基于多层次地图匹配的移动机器人位姿纠正算法
CN109613547A (zh) * 2018-12-28 2019-04-12 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 一种基于反光板的占据栅格地图构建方法
CN110389590A (zh) * 2019-08-19 2019-10-29 杭州电子科技大学 一种融合2d环境地图和稀疏人工地标的agv定位系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杜宇楠;叶平;孙汉旭;: "基于激光与立体视觉同步数据的场景三维重建" *
邹诗楠等: "基于ROS的AGV定位导航系统制作" *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111895989A (zh) * 2020-06-24 2020-11-06 浙江大华技术股份有限公司 一种机器人的定位方法、装置和电子设备
CN111829517A (zh) * 2020-08-19 2020-10-27 三一机器人科技有限公司 Agv导航定位系统和方法
CN112213738A (zh) * 2020-09-28 2021-01-12 劢微机器人科技(深圳)有限公司 无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质
CN112629522B (zh) * 2020-12-31 2023-04-11 山东大学 一种反光板与激光slam融合的agv定位方法及系统
CN112666574A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 江苏智库智能科技有限公司 基于均匀粒子使用激光雷达提高agv定位精度的方法
CN112666574B (zh) * 2020-12-31 2021-09-07 江苏智库智能科技有限公司 基于均匀粒子使用激光雷达提高agv定位精度的方法
CN112629522A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 山东大学 一种反光板与激光slam融合的agv定位方法及系统
CN113625320A (zh) * 2021-08-06 2021-11-09 珠海丽亭智能科技有限公司 一种基于差分gps和反光板的室外组合定位方法
CN113625320B (zh) * 2021-08-06 2023-10-24 恩际艾科技(苏州)有限公司 一种基于差分gps和反光板的室外组合定位方法
CN113984065A (zh) * 2021-10-27 2022-01-28 山东亚历山大智能科技有限公司 一种用于室内机器人的反光板地图生成方法及系统
CN115220012A (zh) * 2022-09-20 2022-10-21 成都睿芯行科技有限公司 一种基于反光板定位方法
CN117570998A (zh) * 2024-01-17 2024-02-20 山东大学 基于反光柱信息的机器人定位方法及系统
CN117570998B (zh) * 2024-01-17 2024-04-02 山东大学 基于反光柱信息的机器人定位方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111307147B (zh) 2023-10-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111307147A (zh) 一种融合定位反光板与激光特征的agv高精度定位方法
US10006772B2 (en) Map production method, mobile robot, and map production system
CN110262495B (zh) 可实现移动机器人自主导航与精确定位的控制系统及方法
Yagfarov et al. Map comparison of lidar-based 2d slam algorithms using precise ground truth
EP3590016B1 (en) Method and system for simultaneous localization and sensor calibration
Vasiljević et al. High-accuracy vehicle localization for autonomous warehousing
CN111693050B (zh) 基于建筑信息模型的室内中大型机器人导航方法
US8972095B2 (en) Automatic guided vehicle and method for drive control of the same
US11493930B2 (en) Determining changes in marker setups for robot localization
CN112882053B (zh) 一种主动标定激光雷达和编码器外参的方法
JP5352883B2 (ja) 自律移動方法及び自律移動体
CN113661505A (zh) 用于校准与物料搬运车辆相关的传感器的姿态的系统和方法
CN110763224A (zh) 一种自动导引运输车导航方法及导航系统
Hoang et al. Multi-sensor perceptual system for mobile robot and sensor fusion-based localization
Beinschob et al. Advances in 3d data acquisition, mapping and localization in modern large-scale warehouses
CN111966089A (zh) 在移动机器人中使用代价地图估计动态障碍物速度的方法
CN112904358A (zh) 基于几何信息的激光定位方法
KR101106265B1 (ko) Rfid를 이용한 이동 로봇의 위치측정 장치 및 위치측정 방법
CN113218384B (zh) 一种基于激光slam的室内agv自适应定位方法
CN116481541A (zh) 一种无需卫星导航的车辆自主返航控制方法、装置及介质
Nagai et al. Indoor self-localization using multiple magnetic sensors
Tao Research on intelligent robot patrol route based on cloud computing
Vasiljevic et al. Multi-layer mapping-based autonomous forklift localization in an industrial environment
Yang et al. A rotating sonar and a differential encoder data fusion for map-based dynamic positioning
Oh et al. Graph-based SLAM approach for environments with laser scan ambiguity

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant