CN111578958A - 移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备 - Google Patents

移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备 Download PDF

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陈伟
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Abstract

本公开提供了一种移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备，涉及机器人技术领域，获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；对当前定位粒子进行旋转和平移理；以权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，以该粒子集的方差为位姿方差，构建新的高斯粒子集；从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，并更新到机器人的当前定位粒子集中；获取当前时刻的激光雷达数据，将更新后的定位粒子集中包含的位姿信息与平面地图匹配，以与激光雷达定位结果最接近的粒子位姿作为机器人当前位姿；本公开有效的降低了环境突变和机器人自身传感器串扰导致的系统不稳定性，提升了移动机器人的定位鲁棒性。

Description

移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备
技术领域
本公开涉及机器人技术领域，特别涉及一种移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
定位问题是移动机器人运动过程中非常重要的一个问题，目前常用的方法有里程计导航、惯性导航、视觉导航、卫星导航等导航方式。这些导航方式各有优缺点：单纯里程计导航优势是简便容易实现，缺点是存在累计误差；惯性导航通常用来弥补单纯里程计的误差；视觉导航和卫星导航定位精度高，但稳定性容易受环境干扰，从而导致定位失败。
随着人们对于机器人定位技术研究，人们逐渐倾向使用组合导航的方式。使用激光雷达数据匹配地图来修正里程计造成累计偏差。
本公开发明人发现，目前机器人定位方法使用较多的是粒子滤波算法，常用的粒子滤波会随着重采样多次执行，出现粒子退化的问题，退化后的粒子不能很好的适应环境干扰、移动机器人自身元器件干扰带来的不确定性，从而导致定位鲁棒性变差。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种移动机器人导航实时定位方法、系统、介质及电子设备，通过高斯粒子更新定位粒子集，有效的降低了环境突变和机器人自身传感器串扰导致的系统不稳定性，提升了移动机器人的定位鲁棒性。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种移动机器人导航实时定位方法。
一种移动机器人导航实时定位方法，包括以下步骤：
获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
本公开第二方面提供了一种移动机器人导航实时定位系统。
一种移动机器人导航实时定位系统，包括：
地图构建模块，被配置为：获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
粒子处理模块，被配置为：根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
权重计算模块，被配置为：根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
新粒子集构建模块，被配置为：以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
定位模块，被配置为：从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
本公开第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤。
本公开第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开所述的方法、系统、介质及电子设备，在不借助视觉和GPS定位传感器的条件下，可以将移动机器人的定位精度提升；运用高斯粒子更新定位粒子集的方法，可以有效的降低环境突变和机器人自身传感器串扰导致的系统不稳定性，提升移动机器人的定位鲁棒性；通过位姿测量传感器数据作为机器人位姿匹配参考数据，可以极大的提高机器人定位效率和精度。
2、本公开所述的方法、系统、介质及电子设备，解决了针对室内环境下移动机器人的定位不准确问题，使用了位姿测量传感器和激光雷达数据作为方法的输入变量，机器人利用输入数据，对当前的定位粒子集进行更新，通过扫描匹配定位的方式，有效的避免传感器随机噪声、环境干扰导致的系统不稳定性，从而得到一个可靠的定位位姿结果。
3、本公开所述的方法、系统、介质及电子设备，可有效避免以往里程计、惯性测量单元定位过程中，出现的粒子退化，从而导致定位异常的问题。
4、本公开所述的方法、系统、介质及电子设备，通过高斯粒子更新与激光雷达定位相结合的方法，可有效的提高系统定位的鲁棒性，减少系统给定位过程中出现的错误定位的问题，最终得到较优的定位结果。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的移动机器人导航实时定位方法的流程示意图。
图2为本公开实施例1提供的里程计模型示意图。
图3为本公开实施例1提供的高斯粒子集示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1所示，本公开实施例1提供了一种移动机器人导航实时定位方法，具体步骤如下：
(1)在要定位的环境中移动机器人，并保存机器人位姿测量传感器的数据及激光雷达的测量数据。
其中，位姿测量传感器用来提供位姿变化数据，用于初步生成和更新定位粒子集，激光雷数据用于匹配障碍物得到机器人当前位姿数据，如图3所示。
本实施例中，位姿测量传感器和激光雷达均为机器人直接携带。
(2)根据步骤(1)获得的数据，采用GMapping建图算法构建出该环境下的平面地图，并将该地图作为激光雷达数据的匹配对象。
(3)机器人移动一段距离后触发定位功能，根据位姿测量传感器反馈得到机器人的位移的变化(Δx，Δy)，机器人姿态角度的变化(Δθ)；基于里程计的模型参数，对当前定位粒子按照位姿数据的变化增量，进行相应的旋转、平移操作。
其中，里程计的模型参数如图2所示，δtrans代表平移分量，δrot1,δrot2表示转动分量。
(4)获取当前时刻的激光雷达数据，基于定位粒子集中的定位粒子包含的位姿数据(xparticle,yparticle,θparticle)，结合激光的距离llaser和角度信息θlaser计算出激光末端点数据(xlaser，ylaser)，具体方式为：
xlaser＝xparticle+llasercos(θparticle+θlaser)
ylaser＝yparticle+llasersin(θparticle+θlaser)
并将得到的激光末端点坐标(xlaser,ylaser)与对应的构建的平面地图坐标(xlaser,ylaser)处的据进行比较，若该处的数据为true(即相匹配)则累加权重，从而实现该粒子集中的定位粒子的权重更新。
以旋转和平移处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据当前粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集。
具体为：
取步骤(3)中最大权重粒子所对应的位姿数据作为均值
Figure BDA0002498452680000064
所述均值为粒子的坐标均值，包含x，y，θ的均值，以可配置参数为位姿的方差cov，构建高斯模型的粒子集pf_gaussian，pose为机器人的位姿数据，其中：
Figure BDA0002498452680000061
所述方差，具体通过一下方法计算：
cov＝(1～3)*covcur
其中，covcur当前定位粒子集的方差covcur＝(covx,covy,covθ)。
(5)从步骤(4)所建立的高斯粒子集中随机取粒子，更新到机器人当前定位粒子中，x，y，θ代表更新前的粒子位姿，x′，y′，θ′代表更新后的粒子位姿，δtrans代表两点间的平移分量，δrot1，δrot2表示两点的转动分量。
具体为：
Figure BDA0002498452680000062
Figure BDA0002498452680000063
Figure BDA0002498452680000071
(6)取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
实施例2
本公开实施例2提供了一种移动机器人导航实时定位系统，包括：
地图构建模块，被配置为：获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
粒子处理模块，被配置为：根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
权重计算模块，被配置为：根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
新粒子集构建模块，被配置为：以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
定位模块，被配置为：从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
所述系统的工作方法与实施例1中所述的移动机器人导航实时定位方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本公开实施例3提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例1所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤，所述步骤，具体为：
获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
详细步骤参见实施例1，这里不再赘述。
实施例4：
本公开实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例1所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤，所述步骤，具体为：
获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
详细步骤参见实施例1，这里不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
2.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，通过机器人的位姿变化数据生成定位粒子集。
3.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，采用GMapping建图算法，根据机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，构建机器人所在环境的平面地图。
4.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，新的高斯粒子集，具体为：
Figure FDA0002498452670000011
其中，sqrt为求平方根函数，cov为粒子集的位姿方差，pose为机器人的位姿数据，
Figure FDA0002498452670000012
为粒子群的位姿均值。
5.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，更新后的定位粒子，具体为：
Figure FDA0002498452670000021
Figure FDA0002498452670000022
Figure FDA0002498452670000023
其中，δtrans代表两点间的平移分量，δrot1，δrot2表示两点的转动分量。
6.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，该粒子集的方差，具体为：
cov＝(1～3)*covcur
其中，covcur为当前定位粒子集的方差covcur＝(covx,covy,covθ)。
7.如权利要求1所述的移动机器人导航实时定位方法，其特征在于，基于处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据，结合当前激光雷达数据得到激光末端点数据，并与构建的平面地图数据进行比较，根据对比结果更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重。
8.一种移动机器人导航实时定位系统，其特征在于，包括：
地图构建模块，被配置为：获取机器人测得的位姿数据和激光雷达数据，构建机器人所在环境的平面地图；
粒子处理模块，被配置为：根据实时获取的机器人位移变化、姿态角度变化以及里程计的模型参数，对当前定位粒子进行旋转和平移处理，得到处理后的粒子集；
权重计算模块，被配置为：根据处理后的粒子集中的定位粒子包含的位姿数据、平面地图以及当前激光雷达数据，更新处理后的粒子集中的定位粒子的权重；
新粒子集构建模块，被配置为：以处理后的粒子集中权重最大的粒子对应的位姿数据作为位姿均值，根据原定位粒子集的方差得到位姿方差，根据得到的位姿均值和位姿方差构建新的高斯粒子集；
定位模块，被配置为：从新的高斯粒子集中随机抽取粒子，更新到机器人的当前定位粒子集中，取当前粒子集所包含的粒子的均值作为机器人的当前位姿。
9.一种介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的移动机器人导航实时定位方法中的步骤。
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