CN111630465A - 机器人充电器对接定位 - Google Patents

机器人充电器对接定位 Download PDF

Info

Publication number
CN111630465A
CN111630465A CN201880086999.2A CN201880086999A CN111630465A CN 111630465 A CN111630465 A CN 111630465A CN 201880086999 A CN201880086999 A CN 201880086999A CN 111630465 A CN111630465 A CN 111630465A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
map
docking station
scan
resolution
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.)
Pending
Application number
CN201880086999.2A
Other languages
English (en)
Inventor
托马斯·穆尔
布拉德利·保威斯
迈克尔·萨斯曼
阿龙·K·因辛加
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.)
Trajectory Robot
Locus Robotics Corp
Original Assignee
Trajectory Robot
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 Trajectory Robot filed Critical Trajectory Robot
Publication of CN111630465A publication Critical patent/CN111630465A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0225—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving docking at a fixed facility, e.g. base station or loading bay
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/10—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles characterised by the energy transfer between the charging station and the vehicle
    • B60L53/14—Conductive energy transfer
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/30—Constructional details of charging stations
    • B60L53/35—Means for automatic or assisted adjustment of the relative position of charging devices and vehicles
    • B60L53/36—Means for automatic or assisted adjustment of the relative position of charging devices and vehicles by positioning the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
    • G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0042—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries characterised by the mechanical construction
    • H02J7/0045—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries characterised by the mechanical construction concerning the insertion or the connection of the batteries
    • Y—GENERAL 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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL 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
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Warehouses Or Storage Devices (AREA)
  • Paper (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Forklifts And Lifting Vehicles (AREA)

Abstract

一种用于导航机器人与充电器对接站(500)的方法、系统和轮式基座。机器人(18)接收与机器人充电器对接站(500)相关联的初始姿态(604)和与机器人充电器对接站(500)相关联的配接姿态(602)。机器人(18)利用扫描匹配到第一地图，执行机器人从一位置到初始姿态(604)的第一导航。机器人(18)利用扫描匹配到第二地图，执行机器人从初始姿态(604)到配接姿态(602)的第二导航，以使得机器人的充电端口与机器人充电器对接站(500)的充电组件配接。充电器对接期间的定位可以使用比导航到对接站时更高分辨率的地图。针对机器人充电器对接站的定位可以单独在对接站的更高分辨率地图上进行。

Description

机器人充电器对接定位
与相关申请的相互参照
本申请要求享受2017年11月22日提交的美国专利申请No.15/821669的优先权，其通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及一种充电系统，更具体地涉及机器人到充电系统的导航以及机器人与充电系统的对接。
背景技术
在许多应用中，机器人被用来替代人类执行功能或协助人类，以提高生产力和效率。其中一个应用是订单履行，通常在一个装满产品的大型仓库中执行，这些产品将被运送到通过互联网下订单的客户家中交货。及时、准确、高效地履行这些订单，至少可以说在物流上是挑战。
在网络购物应用中，例如，单击虚拟购物车中的“签出”按钮可创建一个“订单”。该订单包括要运送到特定地址的物品清单。“履行”的过程包括从一个大仓库实际提取或“挑选”这些物品，将其包装并将其运送到指定的地址。
因此，订单履行过程的一个重要目标是在尽可能短的时间内运送尽可能多的物品。接到订单，计划订单的履行，寻找货架或仓库，拣选产品的过程，并对订单上的每件物品重复这一过程，然后将订单运送到发货站，这一过程是重复性的，也是劳动密集型的。在仓库里有数千或数万件快速周转的存货，机器人在保证及时、高效的订单履行方面起到了至关重要的作用。此外，最终要出货的产品需要先在仓库中被接收，并以有序的方式存储或“放置”在整个仓库的储物箱中，以便于随时取货运输。
使用机器人来执行拣选和放置功能可以由机器人单独完成，也可以在操作人员的协助下完成。拣选、放置或储存功能，无论是否与人交互执行，都要求机器人从其当前位置导航到目标产品存储或“仓库”位置。机器人在订单履行的仓库中导航的一种方法是使用仓库的空间模型或“地图”，由机器人局部存储和更新，以允许机器人在履行其分配的订单履行任务时自主或半自主地操作。地图是仓库的存储位置、障碍物等其它特征的数字表征。为了在静态和动态障碍物存在的情况下到达产品仓位，机器人在地图上执行处理操作以确定其当前位置，并沿目标路径不断重新校准其移动。
机器人的动力来自于电，这些电储存在机器人上的电池中。由于机器人在仓库中的来回移动，必须定期对其进行充电。因此，为了保证机器人的正常运行，需要一种高效的充电方式。对于仓库内的一般导航，地图的大小和分辨率可以使机器人成功地导航到目标位置，同时避开目标路径上的障碍物。然而，在需要更精准的定位和控制的地方，如机器人与机器人充电站对接时，在仓库地图上进行处理，可能需要过多的处理，导致定位和控制过于粗糙。
目前亟需一种在机器人与机器人充电站对接过程中对机器人进行定位和控制的有效计算方法。
发明内容
从本发明的简要概述和随后的详细描述中，本发明相对于现有系统的优点和优势将显而易见。本领域技术人员将理解，除了下面总结或公开的实施例之外，本发明可以用其它实施例来实施。
在本发明的一个方面，提供一种用于导航机器人与充电器对接站对接的方法。上述机器人接收与机器人充电器对接站相关联的初始姿态和与上述机器人充电器对接站相关联的配接姿态。上述机器人利用扫描匹配到第一地图，执行从当前位置到初始姿态的第一导航。机器人利用扫描匹配到第二地图，执行机器人从上述初始姿态到配接姿态的第二导航，以使得上述机器人的充电端口与上述机器人充电器对接站的充电组件配接。
在一个实施例中，在上述第二导航期间用于扫描匹配的上述第二地图的分辨率高于在上述第一导航期间使用的上述第一地图的分辨率。在优选实施例中，上述第一地图的分辨率为5厘米分辨率，上述第二地图的分辨率为1厘米分辨率。
在另一实施例中，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图包括一地图，所述地图包括所述机器人充电器对接站的地图。或者，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图可以由所述机器人充电器对接站的地图组成。在上述实施例中，所述第二导航期间的扫描匹配可以利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述充电器对接站的地图来对所述机器人进行定位。充电站的局部扫描可以是以所述第二地图的分辨率对所述充电器对接站进行的激光雷达扫描。
在第二方面中，提供一种移动机器人，被配置为从一位置导航并对接至机器人充电器对接站以进行再充电。上述移动机器人可以包括一轮式移动基座，具有充电端口和处理器。上述移动机器人的处理器可以被配置为：获取与所述机器人充电器对接站相关联的初始姿态，获取与所述机器人充电器对接站相关联的配接姿态，利用扫描匹配到第一地图，导航所述轮式移动基座从位置到所述初始姿态，以及利用扫描匹配到第二地图，导航轮式基座从所述初始姿态到所述配接姿态，以使得所述轮式基座的充电端口与所述机器人充电器对接站的充电组件配接。
在第二方面的一实施例中，所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图的分辨率可以高于所述第一导航期间使用的所述第一地图的分辨率。，在一优选的实施例中，所述第一地图的分辨率为5厘米分辨率，所述第二地图的分辨率为1厘米分辨率。
在移动机器人的另一实施例中，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图包括一地图，所述地图包括所述机器人充电器对接站的地图。或者，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图可以由所述机器人充电器对接站的地图组成。在上述移动机器人的实施例中，所述第二导航期间的扫描匹配利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述充电器对接站的地图来对所述机器人进行定位。所述局部扫描可以是以所述第二地图的分辨率对机器人充电器对接站进行的激光雷达扫描。
在移动机器人的其它实施例中，初始姿态与充电器对接站的距离为第一距离，配接姿态与充电器站的距离为第二距离。在一些实施例中，上述第一距离大于上述第二距离。在进一步的实施例中，初始姿态和配接姿态存储在轮式移动基座或远程服务器的存储器中。
在第三方面中，存在一个机器人系统，包括激光雷达扫描仪、收发器、数据处理器和数据存储器，其上存储有供上述数据处理器执行的指令。该指令可以被配置为使得所述机器人接收与机器人充电器对接站相关联的初始姿态，接收与所述机器人充电器对接站相关联的配接姿态，利用扫描匹配到第一地图，执行从一当前姿态到所述初始姿态的第一导航，以及利用扫描匹配到第二地图，执行从所述初始姿态到所述配接姿态的第二导航。到达所述配接姿态，以使得所述机器人的充电端口与所述机器人充电器对接站的充电组件可以配接。
在第三方面的一个实施例中，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图的分辨率高于在所述第一导航期间使用的所述第一地图的分辨率。在一优选的实施例中，所述第一地图的分辨率可以为5厘米分辨率，所述第二地图的分辨率可以为1厘米分辨率。
在另一实施例中，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图包括所述机器人充电器对接站的地图。或者，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图可以由所述机器人充电器对接站的地图组成。在上述实施例中，所述第二导航期间的扫描匹配利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述充电器对接站的地图来对所述机器人进行定位。所述局部扫描可以是以所述第二地图的分辨率对所述充电器对接站进行的激光雷达扫描。
从下面的详细描述和附图中，本发明的这些和其它特征将是明显的。
附图说明
现在将参照附图对本发明的实施例进行描述，仅举例说明，其中包括：
图1是订单履行仓库的俯视图。
图2A是图1所示的仓库中使用的一个机器人的基座的正立面图。
图2B是图1所示的仓库中使用的一个机器人的基座的透视图。
图3是图2A和图2B中的机器人配备了电枢并停在图1所示的架子前的透视图。
图4是利用机器人上的激光雷达创建的图1仓库的局部地图。
图5是示出定位散布在整个仓库中的基准标记和存储基准标记姿态的过程的流程图。
图6是基准标识到姿态测绘的表格。
图7是仓位位置到基准标识测绘的表格。
图8是描述产品SKU(库存量单位)到姿态测绘过程的流程图。
图9是根据本发明的充电组件的正视图。
图10是图9的充电组件的侧立面图。
图11是图10的充电端口的透视图。
图12是与充电端口适配的充电组件的横截面图。
图13A是根据本发明的充电器对接站的透视图。
图13B是移除了外盖示出充电器对接站内部的图14A的充电器对接站的透视图。
图14A是图13A的充电器对接站的正视图。
图14B是移除了外盖示出充电器对接站内部的图14A的充电器对接站的正视图。
图15A是图13A的充电器对接站的左侧视图。
图15B是移除了外盖示出充电器对接站的内部的图15A的充电器对接站的左侧视图。
图16A是图13A的充电器对接站的后透视图。
图16B是移除了外盖示出充电器对接站的内部的图16A的充电器对接站的后透视图。
图17是图13A的充电器对接站与对接机器人的俯视图。
图18是根据本发明的一个方面的机器人与充电站对接的示意图。
图19示出了利用本发明的方法和系统的机器人系统的一个实施例。
图20描绘了机器人通过由空间地图表示的仓库环境从当前位置到目标位置的导航。
图21描绘了根据本发明的一个方面的机器人在由SLAM地图表示的仓库环境中的导航。
图22A和22B示出了通过从机器人的激光雷达扫描仪在空间环境内的位置进行局部扫描来获取范围查找。
图23A和23B示出了扫描匹配在使用中将错位扫描转化为校准扫描来确定当前姿态以找到机器人的姿态。
图24示出了根据本发明的一个方面的用于导航机器人以沿目标路径移动机器人的方法。
图25描绘了根据使用更高分辨率定位的对接的一个实施例的机器人到充电器对接站的对接。
图26描绘了根据使用更高分辨率定位的精准对接的替代实施例的机器人到充电器对接站的对接。
图27示出了根据精准对接的一个方面的用于导航机器人将机器人从靠近充电器对接站的初始姿态移动到对接站的配接姿态的方法。
图28示出了根据使用扫描匹配对接的一个实施例的机器人与充电器对接站的对接。
图29示出了根据使用弧线控制的精准对接的实施例的机器人与充电器对接站的对接。
图30示出了根据具有误差控制的精准对接的一个实施例的使用弧线控制将机器人对接到充电器对接台的精准对接方法。
图31示出了利用弧线控制对机器人与利用误差控制进行精准对接的充电器对接站进行精准对接的一个实施例。
具体实施方式
参照在附图中示出和/或说明并在下面的示出中详细说明的非限制性实施例和示例，更全面地解释本公开及其各种特征和有利细节。应当注意，附图中所示的特征不一定按比例绘制，并且如本领域技术人员认识到的一个实施例的特征可以与其它实施例一起使用，即使这里没有明确说明。众所周知的组件和加工技术的示出可能被省略，以避免不必要地模糊本公开的实施例。此处使用的例子仅仅是为了便于理解本公开的实施方式，并进一步使本领域的技术人员能够实施本公开的实施例。因此，本文中的示例和实施例不应被解释为限制本发明的范围。此外，应当注意的是，相同的附图标记在整个附图的多个视图中表示相似的部分。
本发明是涉及机器人与充电系统的对接。尽管不限于任何特定的机器人应用，但本发明一个合适的应用是订单履行。本申请将描述机器人在本申请中的使用，以提供机器人与充电系统对接的背景。
虽然本文提供的描述侧重于从仓库中的仓位拣选项目以完成向客户发货的订单，但该系统同样适用于将接收到的项目存储或放置在整个仓库中的仓位中以供以后检索和向客户发货。本发明还适用于与该仓库系统相关联的库存控制任务，如产品的合并、盘点、验证、检验和清理。从下面描述的示例和插图中可以很容易地看出这些和其它优点。
参见图1，一个典型的订单履行仓库10包括货架12，货架上装有订单16中可能包含的各种物品。在操作中，来自仓库管理服务器15的订单16到达订单服务器14。订单服务器14将订单16传送至在仓库10中漫游的多个机器人中选取的机器人18。还示出了充电区域19，该充电区域是根据本发明的一个方面的一个或多个充电站可能所在的区域。
在一个优选的实施例中，如图2A和2B所示，机器人18包括一具有激光雷达22的自主轮式基座20。该基座20还具有一个收发器(未示出)，使机器人18能够接收来自订单服务器14的指令，以及一对数字光学摄像机24a和24b。机器人基座还包括充电端口26(在图10和11中更详细地示出)，用于对为自主轮式基座20供电的电池进行再充电。基座20还具有一处理器(未示出)，该处理器接收来自激光雷达和摄像机24a和24b的数据，以捕获代表机器人环境的信息。提供一存储器(未示出)，与处理器一起操作，以执行与仓库10内导航相关的各种任务，以及导航到放置在货架12上的基准标记30，如图3所示。基准标记30(例如二维条码)对应于订购物品的仓位/位置。下面就图4-8详细示出本发明的导航方式。根据本发明的一个方面，还使用了基准标记来识别充电站，并且对这种充电站基准标记的导航与对订购物品的仓位/位置的导航相同。一旦机器人导航到充电站，将使用更精准的导航方法将机器人与充电站对接，这种导航方法如下所述。
再次参阅图2B，基座20包括一个上表面32，在该上表面上可以存放一个手提箱或箱子，以携带物品。还示出了一连接件34，该连接件34与多个可互换的衔铁40中的任何一个啮合，其中一个衔铁40示于图3中。图3中的特定衔铁40具有一手提箱架42(在本例中是一架子)，用于携带接收物品的手提箱44，以及一平板电脑支架46(或笔记本电脑/其它用户输入设备)，用于支持平板电脑48。在一些实施例中，衔铁40支持一个或多个手提包，用于携带物品。在其它实施例中，底座20支持一个或多个手提箱，用于携带接收的物品。在这里，术语"手提箱"包括但不限于：货架、箱子、笼子、架子、可悬挂物品的杆子、手提箱、板条箱、架子、支架、托架、容器、箱子、罐子、容器和存放处。
虽然以现有的机器人技术，机器人18可以在仓库10内移动，但由于机器人操作的技术困难，其并不擅长快速有效地从货架上拣选物品并将其放入手提箱44中。一种更高效的拣选方式是由本地操作人员50(通常是人)来完成从货架12上取下物品，并将其放置在机器人18上，例如，放置在手提箱44中。机器人18通过平板电脑48(或笔记本电脑/其它用户输入设备)将订单传送给本地操作人员50，本地操作人员50可以读取，也可以将订单传送到本地操作人员50使用的手持设备上。
当从订单服务器14接收到订单16时，机器人18前往第一仓库位置，例如如图3所示。这基于存储在存储器中的导航软件，并由处理器执行。该导航软件依靠激光雷达22采集的环境相关数据，存储器中的内部表，具有用于识别对应于仓库10中可以找到特定物品的位置的基准标记30的基准标识("ID")，以及摄像头24a和24b进行导航。
当到达正确的位置时，机器人18将其停在存放物品的架子12前，并等待本地操作人员50从架子12上取回物品并将其放入手提箱44中。如果机器人18有其它物品要取回，就会继续前往这些位置。由机器人18取回的物品被送到用于包装和运输该物品的包装站100，图1。
本领域的技术人员应当理解，每个机器人可能正在履行一个或多个订单，每个订单可能包括一个或多个物品。通常情况下，为了提高效率，将包括某种形式的路线优化软件，但这超出了本发明的范围，故不再赘述。
为了简化对本发明的描述，这里只描述了单个机器人18和操作人员50。然而，从图1中可以看出，典型的履行操作包括许多机器人和操作人员在仓库中相互协作，以完成连续的订单流。
本发明的导航方法，以及将要检索的物品的SKU到与物品所在仓库中的基准标记相关联的基准ID/姿态的语义测绘，在下面参照图4-8详细描述。如上所述，同样的导航方法可用于使机器人导航到充电站，以便为其电池充电。
使用一个或多个机器人18，必须创建并动态更新仓库10的地图，以确定物体的位置，包括静态和动态的，以及分散在整个仓库中的各种基准标记的位置。为了实现这一目的，其中一个机器人18在仓库进行导航并建立/更新地图10a，图4，利用其激光雷达22和即时定位与地图构建(SLAM)，这是一种构建或更新未知环境的虚拟地图的计算方法。流行的SLAM近似解法包括粒子滤波和扩展卡尔曼滤波。SLAM GMapping方法是首选方法，但任何合适的SLAM方法都可以使用。
机器人18利用其激光雷达22创建/更新仓库10的地图10a，当机器人18在整个空间内移动时，根据激光雷达扫描环境时接收到的反射，识别空间内的开放空间112、墙壁114、物体116和其它静态障碍物，如货架12a。
当构建地图10a时或之后，一个或多个机器人18在仓库中导航并使用摄像头24a和24b扫描环境，以定位分散在仓库中的存放物品的货架上靠近箱子的基准标记(二维条形码)，如图3中的32和34。机器人18使用一个已知的参考点或原点作为30的参考，例如原点110。当一基准标记，如基准标记30，图3和4，由机器人18使用其摄像机24a和24b定位，确定仓库中相对于原点110的位置。如图2A所示，通过使用在机器人底座的两侧的两个摄像头，机器人18可以具有从机器人两侧向外延伸的相对宽的视野(例如120度)。这使得机器人可以看到，例如，在其上下移动货架通道时，其两侧的基准标记。
通过使用轮编码器和航向传感器，可以确定矢量120和机器人在仓库10中的位置。利用捕获的基准标记/二维条形码的图像及其已知的尺寸，机器人18可以确定基准标记/二维条形码相对于机器人的方向和距离，矢量130。通过已知的向量120和130，可以确定原点110和基准标记/二维条形码30之间的向量140。从矢量140和确定的相对于机器人18的基准标记/二维条形码的方向，可以确定鱼饵标记30的四元(x，y，z，ω)定义的姿态(位置和方向)。
流程图200，图5，示出了基准标记定位过程。这是在初始测绘模式下以及当机器人18在执行拣选、放置和/或其它任务时在仓库中遇到新的基准标记时执行的。在步骤202中，机器人18使用摄像机24a和24b捕获图像，并且在步骤204中搜索捕获图像中的基准标记。在步骤206中，如果在图像中发现基准标记(步骤204)，则确定基准标记是否已经存储在位于机器人18的存储器34中的基准表300，图6。如果基准标记已经存储在存储器中，则流程图回到步骤202以捕获另一图像。如果不在存储器中，则根据上述过程来确定姿态，并且在步骤208中，将其添加到基准姿态查询表300中。
在每个机器人的存储器中的查询表300中，包括了每个基准标识的基准标识，1，2，3等，以及与每个基准标识相关的基准标记/二维条形码的位置。此姿态由仓库中的x，y，z坐标和定位或四元函数(x，y，z，ω)一起组成。
图7中，在也可以存储在每个机器人的存储器中的另一个查询表400中，是仓库10内的仓位(例如402a-f)的列表，这些仓位与特定的基准标识的404，例如编号"11"相关。在本例中，仓位由七个字母数字字符组成。前6个字符(例如L01001)与仓库内的货架位置有关，最后一个字符(例如A-F)标识该货架位置的特定仓位。在这个例子中，有六个不同的仓库位置与基准标识"11"相关联。可以有一个或多个仓位与每个基准标识/标记相关联。位于图1中的充电区域19中的充电站也可以存储在表400中，并与基准标识相关联。图6中，由基准标识可以在表300中找到充电站的位置。
字母数字的仓位对于人来说是可以理解的，例如图3中的操作人员50，对应于仓库10中存放物品的物理位置。然而，其对机器人18没有意义。通过将这些位置测绘到基准标识，机器人18可以利用图6中的表300中的信息确定基准标识的位置，然后如本文所述导航到该位置。
在图8的流程图500中描绘了根据本发明的订单履行过程。在步骤502中，仓库管理系统15(图1)获取一订单，该订单可以由要拿取的一个或多个物品组成。在步骤504中，仓库管理系统15确定物品的SKU号，并在步骤506中根据SKU号确定仓位。然后将订单的仓位位置列表传送给机器人18。在步骤508中，机器人18将仓位位置与基准标识相关联，并在步骤510中从基准标识中获得每个基准标识的姿态。在步骤512中，机器人18导航到如图3所示的姿态，在这里，操作人员可以从适当的仓位中取得要拿取的物品，并将其放置在机器人上。
仓库管理系统15获取的物品具体信息，如SKU号、仓位等，可以传送到机器人18上的平板电脑48上，使操作人员50在机器人到达每个基准标识位置时，可以被通知需要拿取的具体物品。
随着SLAM地图和已知的基准标识的姿态，机器人18可以方便地使用各种机器人导航技术导航到任何一个基准标识的位置。优选的方法是，鉴于对仓库10中的空地112、墙壁114、货架(如货架12)和其它障碍物116的了解，设置一个初始路线，以到达基准标识姿态。当机器人开始使用其激光雷达22穿过仓库时，确定其路径中是否存在任何固定或动态障碍物，例如其它机器人18和/或操作人员50，并反复更新其至基准标记的姿态的路径。机器人大约每50毫秒重新规划一次路线，在避开障碍物的同时不断寻找最高效和最有效的路径。
一般情况下，机器人在仓库10a内的定位是通过在SLAM虚拟地图上进行多对多的多分辨率扫描匹配(M3RSM)来实现的。与强力法相比，M3RSM大大减少了机器人执行SLAM循环闭合和扫描匹配的计算时间，这是确定机器人姿态和位置的两个关键步骤。根据在2017年9月22日提交的相关美国专利申请No.15/7 12，222,标题为”基于排除区域的多分辨率扫描匹配”并通过引用全文并入本文的方法，通过最小化M3SRM搜索空间进一步改进机器人定位。
通过将本文所述的产品SKU/基准标识到基准位置测绘技术和SLAM导航技术结合，机器人18能够非常高效和有效地导航仓库空间，而不必使用惯用的更复杂的导航方法，这些方法涉及网格线和中间基准标记来确定仓库内的位置。
一般情况下，仓库中存在其它机器人和移动障碍物时的导航是通过碰撞避免方法来实现的，包括动态窗口法(DWA)和最优交互碰撞避免(ORCA)。DWA在可行的机器人运动轨迹中计算出避免与障碍物碰撞并有利于目标基准标记的理想路径的渐进运动。ORCA在不需要与其它机器人进行通信的情况下，可以最佳地避免与其它移动机器人的碰撞。导航过程是沿着大约50毫秒更新间隔计算的轨迹进行的一系列渐进移动。根据在2017年9月22日提交的相关美国专利申请No.15/712，256，标题为”使用最佳相互作用避免碰撞的成本临界值的动态窗口方法”并通过引用全文纳入本文中描述的技术，可以进一步改善碰撞避免。
如上所述，机器人50需要定期再充电。除了标记仓库中存放物品的位置外，还可以在仓库内的一个或多个充电站放置基准标记。当机器人18的电力不足时，其可以导航到位于充电站的基准标记，这样就可以对其进行充电。一旦到了那里，可以通过让操作者将机器人连接到充电系统来手动进行再充电，或者机器人可以使用其导航来停靠在充电站。
如图9和10所示，充电组件200可用于充电站。充电组件200包括充电器基座202，充电器基座202上设置有第一阳极构件204和第二阳极构件206。虽然在本图中没有示出，但来自仓库中的电力服务的正电极输入将被接在充电器基座202上，并与第一阳极构件204或第二阳极构件206中的一个电连接。同时，一负电极输入端也接在充电器基座202上，并与第一阳极构件204或第二阳极构件206中的另一个电连接。
第一阳极构件204具有接在充电器基座202的表面214上以及沿第一轴线212正交延伸并终止于第一电气触头216的第一基座210。第一电触头216可以是铜母线的形式，该铜母线延伸到充电器基座202中，将接于正或负电连接之一。第二阳极构件206具有接在充电器底座202的表面214上以及沿第二轴线222正交延伸并终止于第二电气触头226的第二基座220。第二电触头226也可以是铜母线的形式，该铜母线延伸到充电器基座202中，该铜母线将接于另一个正或负电连接。
第一阳极构件204具有多个外表面，其中至少两个外表面具有从第一基座210到第一电触头216形成凹陷的曲形的表面。在图9和图10所示的实施例中，有三个曲面，即顶部曲面230和对侧曲面232和234，这三个曲面从第一基座210到第一电触头216，以特定的曲率半径形成凹面，在本实施例中，对侧曲面232和234的曲率半径约为63.9毫米。顶部曲面230的曲率半径约为218.7毫米。这些是根据经验确定的，以提供最佳的对准校正。与垂直方向相比，水平方向上的偏差预计会更大；因此，相对侧曲面的曲率半径更小。当然，曲面的曲率半径可能因应用而异。
此外，第一阳极构件204具有基本上平行于第一轴212并且与充电器基座202的表面214正交的平坦表面236。平面236包括靠近第一电触头216的凹陷表面部分238。
第二阳极构件206具有多个外表面，其中至少有两个外表面从第二基座220到第二电触头226呈曲形，形成凹面。在图9和图10所示的实施例中，有三个曲形表面，即底部曲形表面240和对侧曲面242和244，这三个曲形表面从第一基座220到第一电触头226，以特定的曲率半径，形成凹面。在本实施例中，对侧曲面242和244的曲率半径约为63.9mm。底部曲面240的曲率半径约为218.7mm。这些是根据经验确定的，以提供最佳的对准校正。与垂直方向相比，水平方向上的偏差预计会更大；因此，相对侧曲面的曲率半径更小。当然，曲面的曲率半径可能因应用而异。
此外，第二阳极构件206具有一个平面246，该平面基本上平行于第二轴222并且与充电器基座202的表面214正交。平面246包括靠近第二电触头226的喇叭形表面部分248。
在第一阳极构件204和第二阳极构件206之间形成由第一阳极构件204的至少一个平面236和第二阳极构件206的至少一个平面246形成的空腔250。空腔250在第一电触头216和第二电触头226之间具有一个开口252。在开口252处，存在平面236的凹陷表面部分238和平面246的喇叭形表面部分248。
再次参阅图9和图10，金属触头260a-e布置于充电器基座202上。这些金属触头与下文所述的充电端口300上的相应磁铁啮合，并在充电时确保充电组件200和充电端口300就位。或者，上述磁铁也可以与充电端口300上的金属触头一起布置在充电器底座202上。
如果机器人对接的是一固定的充电站，机器人可以使用摄像头24a和24b来操纵其就位，使充电端口300可以与充电组件200对接。摄像机可以使用与充电站相关联的基准标记作为精细定位的参考点，下面将更详细地示出这一点。当机器人移动到位时，想要实现电气组件200的电触头216和226分别与充电端口300的电触头304和306的完美对接以匹配是困难的。因此，充电组件200和充电端口300经过特别设计，以确保更容易、更有效和更少问题的匹配使机器人能够更快速地进行充电。
从图11和图12中可以看出，充电端口300包括第一空腔308和第二空腔310，被配置成在机器人基座20a对接时，分别用于接收和啮合电动充电组件200的第一阳极构件204和第二阳极构件206。空腔308具有凹曲面312，该曲面与第一阳极构件204的曲面230、232和234互补。换言之，第一空腔308可以包含曲率半径与第一阳极构件204的弧形外表面(230、232和234)的曲率半径基本相等的弧形表面312。在这种情况下，基本相等意味着只是稍微大一点，以允许第一阳极构件204在空腔308中插入和取出。空腔310还具有凹陷，曲面314与第二阳极构件206的曲面240、242和244互补。换言之，第二空腔310可以包含曲率半径与第二阳极构件206的弧形外表面(240、242和244)的曲率半径基本相等的弧形表面314。在这种情况下，基本相等意味着只是稍微大一点，以允许第二阳极构件206在空腔310中插入和取出。
空腔308和310的开口比第一阳极构件204第二阳极构件206的电触头216/226的宽度/长度要宽和长。额外的宽度/长度使得第一阳极构件204第二阳极构件206更容易地被接收到空腔308和310内，即使其在匹配过程中在水平/垂直方向上有些错位。当机器人向充电组件200移动时，互补曲面的接合使第一阳极构件204和第二阳极构件206被引导对准，从而使充电组件的电触头216/226和充电端口300的电触头304/306之间发生啮合。
因此，配接部件(阳极构件和空腔)的半径被设计成当阳极构件首次插入空腔时提供粗调，并且在接近完全插入时提供微调。
充电系统提供了一个额外的功能，以便于垂直对齐。这是由位于空腔308和310之间的隔板320与充电组件200的空腔350的开口352相互作用而实现的。喇叭状的表面部分248提供了一个较宽的开口，因此，当出现垂直错位时，会使分隔板320在对接过程中垂直上升到空腔350的位置。
当第一和第二阳极204和206完全插入到空腔308和310中时，通过磁铁360a-e与充电组件200上的金属触点260a-e啮合，将充电组件200与充电端口300固定到位。磁体可以位于电充电端口300的外表面之下，因此，其以虚影形式显示。
充电系统还包括一个额外的功能，其在操作人员手动充电的情况下是有用的。如果充电组件200插入充电端口300的方式不正确，即充电组件200的电触头216与充电端口300的电触头306连接，而充电组件的电触头226与充电端口300的电触头304连接，则极性会颠倒并会对机器人基座20a造成严重损害。
为了防止这种情况的发生，在电充电端口300的分隔板320的表面上设置了止动器330(见图11和图12)。止动器330具有倾斜的表面部分332和平坦的表面部分334。如图10所示，在充电组件200的空腔250内，有一个凹陷的表面部分238，用于允许充电组件200完全插入充电端口300。凹陷部分238允许止动器330的第一阳极构件204有间隙，因为止动器330的倾斜表面部分332和平坦表面部分334像拼图一样与凹陷表面部分238的倾斜部分和平坦部分啮合。如果充电组件200是倒置的，当插入电充电端口300时，第二阳极构件206的表面246会接触到止动器330，无法完全插入并与电触头304接触。
如图12所示，当阳极构件204和206的电触头216和226分别与电触头304和306接触时，电触头304和306被压缩，因为这些触头可以是弹簧销的形式。电触头304和306可以从其完全伸展位置400处被压缩到压缩位置(未显示)402处。电触头304和306中的每一个被示出包括5个弹簧销。所用销的数量取决于在充电过程中要承载的预期电流和各个销的容量。对电触头使用多个弹簧销有利于确保即使在制造变更和部件磨损的情况下，也能与阳极构件204和206的电触头216和226正确接触。
当电触头304和306处于压缩位置时，充电端口300的磁铁360a-e与充电组件200的金属触头260a-e相邻，其在磁力作用下，将电充电组件200和充电端口300固定到位。在此位置，可以看到，阳极构件204和206的上、下曲面230和240分别与空腔308和310的表面312和314相吻合。
图12中还示出了第一阳极构件204的母线410和第二阳极构件206的母线412。母线连接到底座414，以将其固定在电触头216和226相对端部的充电组件200内。
图13-16和图17示出了根据本发明的一个方面的充电器对接站500。特别参阅图13和图14，充电器对接站500包括如上所述的充电组件200，该组件从充电器对接站500的前盖502伸出。充电组件200安装在U型橡胶波纹管安装座504上的充电器对接站500上，以便密封前盖502上的开口506，同时也允许气充电组件200在六个自由度内移动(将如下文所述)，以方便机器人在需要充电时顺利对接。
图中还显示了保护缓冲器508，该保护缓冲器可以由金属制成，水平安装在前盖502的底部，以保护充电器对接站500在机器人不能顺利对接的情况下不会损坏。充电器对接站500还包括右侧盖510和左侧盖512(图13A中不可见)。握持区域516a位于右侧盖的开口514a中，该区域允许手伸入，以便更容易地提起充电器对接站500，如图15A所示。虽然在此视图中不可见，但在左侧盖512中也包括类似的开口和握持区域，在图16A中被描述为开口514b和握持区域516b。右侧盖510背面的开口中还显示有通风口518a，用于为充电器基座500内的电气元件提供冷却。在图16A中可见的左侧盖512中也有类似的通风口518b。
金属框架包括相互连接的前框架件520a、右侧框架件520b、左侧框架件520c和后侧框架件520d，以形成充电器对接站500的基座结构。参见图13B，各框架件通过螺栓521a-d固定在仓库的地面上，保护缓冲器508通过前框架件520a固定在金属框架520上。由于保护缓冲器508位于前盖502的外部并突出于前盖502，所以当机器人与充电器对接站500对接时，保护缓冲器是机器人的第一撞击点。当机器人不慎发生大力撞击时，大力将施加在保护缓冲器上，而不是前盖502上。前盖502以及右侧盖510和左侧盖512通常由硬塑料材料制成，如果受到机器人的撞击，很容易破裂/断裂。施加在保护缓冲器508上的力进一步通过前框架件520a转移到金属框架520。前框架件520a包括横跨充电站500的宽度的C形构件和与C形构件的顶面一体并从C形构件的顶面延伸的凸缘。保护缓冲器508通过前盖502中的多个孔与法兰相互连接。来自保护缓冲器508的力通过法兰和C形构件传递到前框架件，并进一步传递到右侧、左侧和后侧框架件520b-d。最终，这些力通过螺栓521a-d传递到仓库地面。因此，这种保护缓冲器系统可以吸收和分流机器人传来的力，使其离开硬塑料前盖502，保护其不受损坏。
顶盖524，也是由硬塑料材料制成，包括一位于顶盖524表面的空腔中的用户界面面板526，该用户界面面板可包括某些指示器和控制器，供用户操作充电器基座。例如，可以包括指示各种状态的照明信号，如"准备"、"充电"、"开机"、"恢复模式"、"故障"或"E-Stop(紧急停机)"。例如，可以包括"电源开关"、"开始手动充电"、"解开对接"、"复位"、"E-Stop"等按钮。
沿着顶盖524的后缘有一个背板528，其包括一个中心面板部分530和中心面板530左右两侧的侧面板部分532和534。中心面板530具有一个矩形的前表面536，该前表面与前盖502基本平行。右侧面板532具有一个矩形前表面538，左侧面板534具有一个矩形前表面540。
左右侧面板532和534的一侧分别有宽的侧壁542和544，另一侧则向窄的侧壁靠拢，与中心面板部分530相互连接。因此，左右侧面板532和534是楔形的。因此，其前表面538和540与中心面板530或前盖502的前表面536不平行。其各自位于一相对于表面536的角度，θ。位于前表面538和540上的基准标记546和548(例如二维条形码)，相对于前表面536和前盖502，也位于一角度，θ。
正如下面将详细描述的内容，在一个方面，在与充电器对接站对接的过程中，机器人可以通过其机载摄像头查看倾斜的基准标记来进行精准导航。为了在需要充电时常规导航到充电器对接站，如上所述机器人的导航方式与其导航到产品仓时位的方式相同。充电站500可以与位于靠近前盖502的姿态相关联，并且一般对准(旋转)使机器人的机载摄像机朝向背面板528。
参见图13B和图14B，符合要求的构件550a-d，可以包括弹簧，分别连接到支腿551a-d上(支腿551c和551d不可见)，例如图12所示，在所有六个自由度中允许一定量的移动，以考虑机器人导航到充电器对接站时的小误差，同时还能使充电组件200和充电端口300之间正确的机械和电气连接。
此外，如图15B所示，气体弹簧552连接到充电组件200上，以使其在沿着气体弹簧552的轴线移动时稳定下来，如箭头554和555所示。气体弹簧552安装在框架556上，框架556附在充电器对接站500的接地板558上。当机器人在匹配过程中向充电器对接站500移动时，充电端口300(如上所述)与充电组件200接触并沿箭头554方向施力。气体弹簧552在箭头555方向上提供足够的阻力，以允许在充电端口300与充电组件200配接过程中进行一定量的移动，但防止在箭头554方向上的过度移动，以起到阻止作用，确保正确的匹配。
此外，在解配过程中，当充电端口300从充电组件200上撤回时，由于充电组件200与充电端口300之间的磁性连接(如上所述)，充电组件200将沿着箭头555的方向被拉动，直到克服磁力。气体弹簧552也通过提供箭头554方向的力来保证运动受限。
虽然充电端口300(这是连接器的母部分)在本文中被描述为安装在机器人上，而充电组件200(这是连接器的公部分)在本文中被描述为安装在充电站上，当然，这些组件可以反过来。在这种情况下，充电端口300将被安装在充电站上，而充电组件200将被安装在机器人上。此外，对于本领域的技术人员来说，其它的充电端口和设计也可以与本文描述的实施例结合用于连接。
再次参考图13B，部分由安装在地板558上的框架支腿562和564支撑的顶板560包括一个空腔，其中容纳有控制器板572和红外(IR)收发器板574。控制器板572对充电器对接站500进行整体控制，包括激活充电协议、选择充电参数和配置文件、监测充电条件和状态(如充电状态和电池温度)以及与机器人的通信，所有这些将在下文中详细描述。红外收发器板574用于在对接和充电过程中与机器人进行通信，可以采用IrDA(红外数据协会)通信协议。
继续参考图13B以及图15B，后墙板580被示出以支持由仓库电源供电的电源582。后墙板580也可以作为电源582的散热片，并且可以采用与其它面板不同的金属材质，以更好地传导热量。后板580还与框架支腿562和564一起支撑顶板560。仓库的电源通过连接器584送入充电器基座500，该连接器可以是例如一IEC连接器。墙体586与地板558连接，并与连接器584相邻，可用于为充电器基座的电源提供额外的保护。
图16A和图16B分别提供了从充电器基座500后部打开和关闭盖子时的透视图。这些视图也允许看到充电器基座的右侧。在图16A中，后壁580被显示为包含一个端口592，来自房屋的电源通过该端口连接到电连接器584。在图16B中，可以看到电连接器584的背面通过后墙580上的一个孔突出。
机器人对接
根据一实施例，对机器人与充电站500的对接进行充电的过程进行了描述，参见图17和图18。在图17中，示出了具有充电端口300的机器人18与充电站500的充电组件200对接。例如，机器人18可以导航到位置600，该位置由充电站存储的姿态定义。导航到姿态600是以上述方式进行的，用于将机器人在整个仓库中导航到不同的仓位位置。一旦到了姿态600，则进行精准导航，将机器人18定位在位置602，该位置的充电端口300与充电组件200对接，机器人18停靠在充电站500进行充电。
其中一个这样的精准对接过程是利用表面538和540(以及基准标记546和548，分别)相对于摄像头24a和24的定位来进行的，这将在图18中描述。如图18所示，机器人18位于位置602，因此其对接于充电站500。在此位置，摄像头24a的视场Φ(约79.4度)被显示为横跨表面536和538。摄像机24a的光轴610(即视场中心线或Φ/2)以大致垂直的角度与表面38和凸缘46相交。此外，在此位置，摄像机24b的视场Φ(约79.4度)横跨表面536和540，与摄像机24a的视场略微重叠。摄像机的组合视场为机器人18提供了约120度的有效视场。组合后的视场角小于各摄像机视场角的总和，这是因为重叠部分给机器人造成了盲点。
摄像机24b的光轴612(即视场中心线或Φ/2)与表面40和凸缘48以垂直角度相交。为了确保对接时摄像机的光轴垂直于表面，538和540，必须正确设置表面538和540相对于表面536的方向的角度θ。本例中，角度θ约为150度。通过这种方式定位基准点，增加了摄像头24a和24b对基准点的可见度。
如上所述，由于摄像头从机器人的中心偏移，其结合起来提供了一个宽阔的视野。然而，摄像头的方向使得查看充电站上的基准点具有挑战性。为了解决这个问题，基准点的方向可能会有一定的角度，以便更好地与摄像头对齐，从而使基准点更容易更准确地阅读。如图18所示，当机器人处于停靠位置时，这可以通过将摄像机的光轴定向到与基座基本垂直的角度并以基座为中心来实现。
一旦处于位置600，图17，机器人可以利用其摄像机框架中表面538和540上的基准点546和548的感知位置和方向。在位置600下，机器人18足够接近于感知基准点546和548，并且大约位于充电站500的中心。对接控制算法可用于允许机器人导航到这个初始姿态位置的误差。换句话说，用于到达位置600的导航方法，可能使用5厘米分辨率的地图，可能无法精准地将机器人18定位在该姿态位置。当名义上定位在位置600时，机器人18使用其摄像头24a和24b获得关于基准点546和548的位置和方向的信息。当其向充电站500移动时，其试图使两个误差量最小化，如下所示。
(1)每台摄像机检测一个基准：左、右摄像机分别检测左、右基准点。探测到的基准点，可以在内部进行变换，使其与机器人的路径完全垂直(即从摄像机上看是"平的"，而不是歪的)。然后，我们可以检测每个基准标记的相对大小，并使用其来确定机器人是否比另一个更接近一个基准。这说明机器人在接近时并没有完全居中，需要向中心线移动。如果我们将修正后的左基准的像素区域称为SL，将修正后的右基准的像素区域称为SR，那么机器人需要将|SR-SL|最小化。
(2)在左摄像机的图像中，左对接基准距离图像的右侧有一定数量的像素。我们将这个数字称为DL。同样地，在右摄像机图像中，右对接基准距离图像左侧有一些像素数DR。因此，机器人需要最小化|DR-DL|。
由于机器人需要先对(1)中的误差进行修正，我们向机器人发出一个恒定的线性速度，并向机器人发出kS(SR-SL)的旋转速度，直到这个值低于某个阈值TS为止。术语kS是一个比例控制常数，其值在(0，1]范围内。当满足阈值TS时，机器人试图通过向机器人发出kD(DR-DL)的旋转速度来最小化(2)中的误差，其中kD也是一个比例控制常数，其范围为(0，1]。我们继续这样做，直到(a)机器人到达对接处，或者(b)误差|SL-SR|增长到阈值TS之外，这时我们切换回最小化(1)中的误差。
上述精准导航方法是可用于将机器人18与充电站500对接的各种方法的一个示例。在其它实施例中，使机器人停靠到充电系统的精准导航方法可以采用与机器人在仓库周围导航时更普遍使用的技术类似的技术。
以下对机器人系统和机器人导航的描述，包括将机器人导航到充电系统的示例，并不局限于以下所示和描述的用于在精准对接期间定位和控制机器人的技术。也就是说，用于将机器人导航到充电系统的初始姿态的其它技术可由具有替代系统和操作的机器人采用，而不损失本文所述的用于精准对接的技术。
机器人系统
图19示出了用于上述订单履行仓库应用的机器人18的一个实施例的系统视图。机器人系统614包括数据处理器620、数据存储器630、处理模块640和传感器支持模块660。处理模块640可以包括路径规划模块642、驱动控制模块644、地图处理模块646、定位模块648和状态估计模块650。传感器支持模块660可以包括测距传感器模块662、传动系统/轮编码器模块664和惯性传感器模块668。
数据处理器620、处理模块640和传感器支持模块660能够与本文所示或描述的机器人系统614的任何组件、装置或模块进行通信。可以包括收发器模块670以发送和接收数据。收发器模块670可以向主管系统或向一个或其它机器人发送和接收数据和信息。发送和接收数据可以包括地图数据、路径数据、搜索数据、传感器数据、位置和方向数据、速度数据以及处理模块指令或代码、机器人参数和环境设置以及机器人系统614操作所需的其它数据。
在一些实施例中，测距传感器模块662可包括扫描激光器、雷达、激光测距仪、测距仪、超声波障碍物探测器、立体视觉系统、单目视觉系统、摄像头和成像单元中的一种或多种。测距传感器模块662可以扫描机器人周围的环境以确定一个或多个障碍物相对于机器人的位置。在一个优选的实施例中，传动系统/轮编码器664包括用于编码车轮位置的一个或多个传感器和用于控制一个或多个车轮(例如，地面啮合轮)的位置的执行器。机器人系统614还可以包括地面速度传感器，其包括速度计或基于雷达的传感器或旋转速度传感器。旋转速度传感器可以包括加速度计和积分器的组合。旋转速度传感器可以为数据处理器620或其任何模块提供获取到的旋转速度。
在一些实施例中，传感器支持模块660可以提供平移数据、位置数据、旋转数据、水平数据、惯性数据和航向数据，包括随时间变化的速度、平移、位置、旋转、水平、航向和惯性数据的瞬时测量的历史数据。平移速度或旋转速度可以参照机器人环境中的一个或多个固定参考点或静止物体来检测。平移速度可表示为方向上的绝对速度或机器人位置与时间的第一导数。旋转速度可以表示为角度单位的速度或角度位置与时间的第一导数。平移速度和旋转速度可以相对于原点0,0(例如图1,110)和相对于绝对或相对坐标系的0度的方位来表示。处理模块640可以使用观察到的平移速度(或位置与时间测量值)与检测到的旋转速度相结合来估计机器人的观察到的旋转速度。
在一些实施例中，机器人系统614可以包括GPS接收器、带差分校正的GPS接收器或其它接收器，用于确定机器人相对于发射无线信号的卫星或地面信标的位置。优选地，在室内应用中，例如上述仓库应用，或者在卫星接收不可靠的地方，机器人系统614使用如上所述的非GPS传感器和本文所述的技术来改进定位，其中由全局或局部传感器或系统无法可靠地提供绝对位置信息。
在其它实施例中，图19中未示出的模块可以包括转向系统、制动系统和推进系统。制动系统可以包括液压制动系统、电液制动系统、电动机械制动系统、机电执行器、电制动系统、逐线制动系统或与驱动控制644通信的另一制动系统。推进系统可以包括电动机、驱动电动机、交流电动机、感应电动机、永磁电动机、直流电动机、或另一个合适的用于推进机器人的电动机。推进系统可以包括电机控制器(例如，逆变器、斩波器、波发生器、多相控制器、可变频率振荡器、可变电流供应器或可变电压供应器)，用于控制电动马达的马达轴的速度、扭矩和旋转方向中的至少一个。优选地，驱动控制644和推进系统(未示出)是差动驱动(DD)控制和推进系统。在DD控制系统中，机器人控制是非整体性(NH)的，其特征是对给定期望的平移速度和角速度的可实现的渐进路径进行约束。与推进系统通信的驱动控制644可通过转换由路径规划模块642或数据处理器620确定的一个或多个瞬时速度来驱动机器人的渐进运动。
本领域技术人员将认识到，在不丧失本文所述本发明的实用性的情况下，可以采用用于机器人处理、数据存储、感测、控制和推进的其它系统和技术。
地图
自主或半自主机器人的导航需要机器人环境的某种形式的空间模型。空间模型可以由位图、对象图、地标图和其它形式的二维和三维数字表示来表示。例如，如图20所示，仓库设施的空间模型可以表示仓库和障碍物，如墙壁、天花板、屋顶支撑、门窗、货架和储物箱。障碍物可以是静止的或移动的，例如，例如在仓库内操作的其它机器人或机械，或者相对固定但变化的，例如随着仓库物品的储存、拣选和补充而变化的临时隔板、托盘、架子和仓位。
仓库设施中的空间模型还可以表示目标位置，例如标有基准的架子或箱子，机器人可以被引导到该位置拾取产品或执行某些其它任务，或者指向临时存放位置或充电站位置。例如，图20描绘了机器人18沿其路径712,714,716从起始位置702到中间位置704,706到目的地或目标位置708的导航。在这里，空间模型捕捉机器人必须通过的环境的特征，包括目的地708处的结构的特征，该结构可以是架子、箱子或机器人充电站。
最常用于机器人导航的空间模型是一个区域或设施的位图。例如，图21描绘了图20的空间模型中所示区域的二维地图的一部分。地图720可以由具有二进制范围0,1(表示黑色或白色)的像素值的位图表示，或者由像素值的范围表示，例如表示黑色(0)到白色(255)的灰度范围的0-255或颜色范围，其范围可以描述特征是否存在于由像素值表示的位置的不确定性。如图21所示，例如，黑色(0)的像素表示障碍物，白色(255)像素表示自由空间，纯灰区域(0到255之间的某个值，通常128)表示未知区域。
图21所示的地图720的比例和粒度可以是适合环境的范围和细节的任何这样的比例和尺寸。例如，在本发明的一些实施例中，地图中的每个像素可以表示5平方厘米(cm2)。在其它实施例中，每个像素可以表示1cm2到5cm2的范围。然而，用于本发明的地图的空间分辨率可以更大或更小，而不会丧失普遍性或有利于其方法的应用。如下所述，在优选实施例中，当机器人与充电站对接时，地图的分辨率可表示1cm2，以提供所需的精准导航。
如图21中所描绘的，地图720可由机器人用于确定其在环境中的姿态，并规划和控制其沿路径712,714,716的运动，同时避开障碍物。这样的地图可以是"局部地图"，表示机器人或目标位置附近的空间特征，或者是"全局地图"，表示包含一个或多个机器人的操作范围的区域或设施的特征。地图可以从外部监管系统提供给机器人，或者机器人可以使用机载范围查找和位置传感器构建其地图。一个或多个机器人可以合作绘制共享环境的地图，随着机器人导航、收集和共享有关环境的信息，所产生的地图进一步增强。
在一些实施例中，监管系统可以包括中央服务器，执行对制造仓库或其它设施中的多个机器人的监管，或者监管系统可以包括分布式监管系统，该分布式监管系统由在设施内或不在设施内操作的一个或多个服务器组成，可以完全远程操作，也可以部分操作，但不丧失本文所述方法和系统应用的普遍性。监管系统可以包括一个或多个服务器，其至少具有用于执行监管系统的计算机处理器和存储器，并且可以进一步包括一个或多个收发器，用于将信息传达给在仓库或其它设施中操作的一个或多个机器人。监管系统可以托管在计算机服务器上，或者可以托管在云中，并通过本地收发器与本地机器人通信，该本地收发器被配置为通过包括互联网在内的有线和/或无线通信介质接收和传输与机器人和监管系统之间的信息。
本领域技术人员应当了解，为了实现本发明的目的，可以使用本领域已知的方法来执行机器人测绘，而不会丧失普遍性。关于机器人制图方法的进一步讨论可在SebastianThrun“机器人制图：调查”中找到，卡内基梅隆大学，CMU-CS-02-111，2002年2月，通过引用并入本文中。
扫描
如上所述，配备传感器的机器人可以使用其传感器进行定位，并有助于构建和维护其环境地图。用于地图构建和定位的传感器可能包括光探测和测距(“激光雷达”或“激光扫描”或“激光雷达”)传感器。激光雷达扫描仪通过对机器人局部环境的一系列离散的角度扫描来测量水平面上物体的距离和距离。测距传感器获取一组测量值，在180度弧度或更大或更小度的弧度上，以优选四分之一(0.25)度渐进的离散角度渐进进行的“扫描”，或机器人的完整360度弧。例如，激光雷达扫描可以是一组表示激光信号的返回时间和强度的测量值，每个测量值以离散的角度渐进表示距离机器人当前位置一定距离处的潜在障碍物。
如图22A和22B所示示例，在位置704的激光雷达扫描可以形象地被二维位图730表示。如所示扫描730描述面向机器人在中间姿态704的行程方向大约水平180度的弧。独立的激光雷达测量731，被描述为定向折线，在机器人环境700中探测障碍物，如，在结构722、724、726和728。这些被在扫描730中的在732、734、736和738的像素表示。在一些实施例中，直墙724可以在扫描730中被“充入”，其中被连接的地理结构734可以由其它数据或通过点云像素对齐来识别。
其它形式的测距传感器包括声纳、雷达和触觉传感器，而不脱离本发明的范围。适于与本发明一起使用的商用测距和定位定向传感器的示例包括但不限于Hokuyo(日本北阳公司)UST-10LX、SICK(公司)LMS 100和Velodyne(公司)VLP-16。一个机器人可以有一个或多个特定类型的距离或位置传感器，也可以有不同类型的传感器，这些传感器类型的组合产生的测量值共同绘制其环境。有关激光雷达和其它扫描仪的机器人测绘方法的进一步讨论，请参阅Edwin B.Olson，“强劲和高效的机器人测绘”，博士论文，卡内基梅隆大学，2008年，该论文以引用方式并入本文中。
扫描匹配
"扫描匹配"是将不同机器人的测距扫描或单个机器人在不同时间拍摄的扫描或与环境地图如SLAM地图进行比较的过程。在扫描到扫描匹配过程中，机器人在某一时间拍摄的第一激光雷达扫描可以与第二、更早的扫描进行比较，以确定机器人是否已经回到地图中的同一位置。同样，将扫描与第二个机器人的扫描进行匹配，可以确定两个机器人是否已经导航到地图中的共同位置。与地图的扫描匹配可用于确定机器人在地图环境中的姿态。如图23A中所示，扫描730'被描述为相对于地图部分720'的转换和旋转。对于处于未知姿态(x，y，θ)的机器人，将机器人的激光雷达扫描与地图720'进行匹配，找到使扫描730'与地图720'相关性最强的具有平移Δx，Δy和旋转Δθ的刚体变换T。因此，可以确定机器人的正确姿态(x+Δx，y+Δy，θ+Δθ)相对于图23B所描绘的地图720的一部分。
激光雷达扫描不太可能与地图在一定的位置和方位完全匹配。由于传感器测量的不确定性、对位姿精度的要求以及有限的计算周期，需要强劲和有效的算法来统计确定机器人感测环境与实际姿态之间的最佳扫描匹配。然而，统计方法容易产生不准确的姿态，而且计算成本很高。各种各样的方法和算法已经被开发出来以解决这些复杂性。在EdwinB.Olson“实时相关扫描匹配”中，可以找到扫描匹配技术和一种确保精度的双分辨率方法，该方法可在2009年IEEE机器人与自动化国际会议论文集(ICRA'09)中找到，IEEE出版社，Piscataway，NJ，USA，2009，第1233-1239页，通过引用并入本文中。
M3RSM
如前所述，另一种利用扫描匹配进行定位的此类技术是多对多的多分辨率扫描匹配或"M3RSM"。M3RSM将双分辨率相关扫描匹配方法扩展到多分辨率，使用地图的金字塔，每个地图都是通过计算效率的减法构建的。关于M3RSM的讨论可以在Edwin Olson，"M3RSM：多对多的多分辨率扫描匹配"中找到，IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA)论文集，2015年6月，该论文集通过引用并入本文。"M3RSM"通过在地图的较低分辨率下消除候选姿态的考虑，大大减少了针对SLAM地图执行扫描匹配的处理时间。根据2017年9月22日提交的题为“基于排除区域的多分辨率扫描匹配”的相关美国专利申请No.15/712,222中公开的方法，通过最小化M3SRM搜索空间，进一步提高了机器人沿目标路径到目标姿态的定位和导航，并通过引用全文并入本文。
导航到充电站
参考图17和18所示和如上所述，机器人18可以导航到机器人充电站以与充电站进行电气匹配并启动机器人充电。为了说明，图20描绘了机器人18沿着路径712,714,716移动，从当前位置702经过位置704，706到目标位置708。目标位置708可以是机器人到达充电站(未示出)前面的姿态的位置，充电站可以位于大概位置718处。到达位置708时，机器人可以开始更精准的对接导航，以定位自身，使充电端口300与充电组件200匹配。机器人18随后停靠在充电站500并准备充电。
在机器人导航到充电站的过程中，机器人可以导航到位置708，就像对于与上述目标产品箱或基准点相关联的任何其它目标姿态一样。图24示出了将机器人沿着目标路径从当前位置移动到目标姿态(可以是充电站的姿态)的一个这样的过程。从步骤802开始，机器人系统614通过收发器模块670接收表示机器人环境地图的SLAM地图。或者，随后可以通过数据处理器620或通过地图处理模块646从数据存储器630中检索地图。如图21所示，地图720可以表示包含自由空间和障碍物的仓库的一部分。二进制范围为0,1的地图720的像素值表示障碍物(0或黑色)和自由空间(1或白色)。或者，地图720可以使用0-255范围内的像素值表示仓库内的障碍物，零(0)值表示障碍物，255表示自由空间。灰色像素(如果有)通常具有值128表示未知、未测绘或不可访问的区域。在接收到地图后，在步骤804，地图处理模块646可根据M3RSM或优选地根据如上文所引用和合并的改进的M3RSM技术来构造地图金字塔。构造与M3RSM一起使用的地图金字塔在上述美国专利申请No.15/712,222中作了进一步描述，该申请先前通过引用并入上述文件中。
继续导航流程800，在步骤806中，机器人使用机器人系统614，接收目标姿态，例如在位置718处充电站500的姿态600。在步骤808，机器人系统614然后使用路径规划模块646生成从其初始姿态到与充电站相关联的姿态的目标路径。然后可以存储目标路径以供以后处理。在一些实施例中，可以基于机器人的姿态估计来生成目标路径，或者优选地，基于在“查找姿态”步骤812的第一次重复之后确定的机器人的姿态来生成目标路径。路径规划模块642可以通过本领域的人员已知的各种技术(包括a*和D*路径查找算法)来生成从当前姿态到目标姿态的目标路径。可选地，机器人可以经由收发器模块670接收目标路径，或者可以从数据存储器630检索目标路径。在接收到地图并生成地图金字塔和目标路径之后，机器人系统614可以接着继续沿着目标路径渐进地移动机器人。
在步骤810中，机器人接收到局部环境的激光雷达扫描，并继续寻找与接收到的扫描最匹配的姿态。如上面参考图22A所示，局部扫描可以包括激光雷达“点云”，表示机器人视野中的点，在该点上激光雷达检测到障碍物。点云可以表示相对于机器人的位置和方向上的激光雷达扫描点，点云中的每个点以离散的角度渐进获取，并指示距离机器人当前位置一定距离处的潜在障碍物。
在步骤812，“查找姿态”中，找到机器人的当前姿态。首先，搜索区域被确定为接收到的地图中要搜索候选姿态的部分。在第一次重复中，搜索区域可能包括整个地图。在随后的重复中，机器人可以仅在地图的一部分内估计其姿态。用于确定搜索区域的姿态可根据结合传感器数据(例如传动系/轮编码器和/或驱动控制信息)的最后已知姿态来估计。本领域技术人员将理解，姿态估计和搜索区域的确定可以通过各种方法和参数来执行。在优选实施例中，状态估计模块650可以将姿态数据与轮编码器数据和惯性传感器数据融合，以确定机器人的当前姿态、速度和各自的估计误差。因此，所估计的姿态将搜索限制在地图的一部分，从而减少搜索空间并减少扫描匹配的处理时间。姿态估计的不确定性越低，可能需要扫描匹配的搜索区域越小。不确定性越大，可能需要扫描匹配的搜索区域就越大。接下来，根据如上所述的扫描匹配技术(如M3RSM)通过扫描匹配来确定搜索区域内的姿态。在可选步骤814，处理可返回到步骤808，以基于第一或随后的查找姿态结果生成或更新目标路径。
在找到机器人的当前姿态后，继续图24的步骤816，计算机器人沿目标路径移动的瞬时下一速度。优选地，在其它机器人和障碍物存在的情况下，沿目标路径的瞬时速度通过包括但不限于动态窗口法(DWA)和最优往复碰撞避免法(ORCA)的方法实现。在一个优选的实施例中，DWA在可行的机器人运动轨迹中计算出避免与障碍物碰撞的渐进运动，并有利于到达目标位置的期望目标路径。在确定下一速度(步骤816)和机器人运动(步骤818)后，如果目标姿态尚未达到(步骤820)，则机器人系统614重复获得新的局部扫描(步骤810)、寻找姿态(步骤812)和下一速度(步骤816)，直到达到目标姿态(步骤820)。因此，导航作为一系列沿着由每个处理周期的瞬时速度确定的渐进轨迹的渐进运动进行。
在目标路径包括在目标姿态是分配给充电站的姿态的情况下，该过程可以继续进行精准对接，具体如下。
以高分辨率定位精准对接
图25描绘了导航到分配给充电器对接站的姿态600之后的机器人18，其结构在上面被更全面地示出和描述。作为基于摄像机的基准对接的替代，如上面关于图17和18所描述的，机器人18从姿态600到配接姿态602的导航可以采用根据上述导航方法的扫描匹配技术，以从例如仓库中的位置处的当前姿态导航到与充电站相关联的初始姿态600。
根据上述充电组件和充电端口的一个实施例的上述尺寸，将充电组件和充电端口相匹配可能需要比用于仓库导航的地图更高分辨率的地图。也就是说，机器人用于到达姿态600的导航方法(例如，可以使用5cm分辨率地图)可能无法将机器人精准定位在配接姿态602，从而使得充电站500的充电组件200和机器人18的充电端口300可靠地匹配。使用5厘米分辨率进行定位和扫描匹配可能还要求充电站被完美测绘并牢固地固定在仓库地板上。
因此，在精准对接的实施例中，当到达充电站500的姿态600时，机器人18可以切换到使用环境的更高分辨率SLAM地图，优选1cm分辨率的SLAM地图，并如上所述通过扫描匹配技术进行定位。使用诸如1cm分辨率地图的更高分辨率地图的定位可以如参考图26的过程830所述进行。过程830通过以比从仓库中的位置导航到初始姿态600时使用的环境的地图更高的分辨率接收仓库环境的地图(在步骤832)。然后，使用地图处理模块646的机器人系统614可根据M3RSM或优选地根据如上文所引用和合并的改进的M3RSM技术来构造地图金字塔(步骤834)。
在步骤836(图26)中，接收到的姿态是充电站的配接姿态602。在步骤838生成目标路径，生成从机器人从当前姿态即初始姿态600到目标姿态即配接姿态602的目标路径。然后，步骤840、842、846、848和850(图26)，可以如上所述参照图24和25进行。即，机器人18在到达姿态600时，通过切换到使用仓库的1厘米分辨率地图并使用接收到的地图和目标路径继续导航，从而在到达姿态600时从姿态600移至姿态602，从而提供更精确的定位，以驱动机器人配接其充电组件和充电站的充电端口。在另一个实施例中，识别机器人初始姿态不需要直接面对充电站中心，机器人18可以转而导航到靠近充电站的初始位置604。如图27所示，例如，机器人18可以先从仓库位置导航到靠近充电站500的初始位置604，然后，使用具有更高精度分辨率地图的精确导航，优选1厘米分辨率的地图，如上述沿路径742导航到配接位置602。
虽然提供了与充电站对接时的精准定位，但使用更高分辨率的地图会增加计算复杂度和机器人系统数据处理器及数据存储器资源需求。例如，对于通过在1厘米分辨率地图上的扫描匹配的定位的处理需求需要使用5厘米分辨率地图25倍的计算。因此，在对接期间通过扫描匹配利用高分辨率地图进行定位会浪费可用于其它关键处理任务的处理时间。此外，在充电站的区域中，一旦机器人靠近充电站，就不需要整个仓库的地图。还有，通过扫描匹配对整个仓库地图进行导航，假设其中包括充电器对接站的地图，则无法允许充电站在对接过程中的移动。
相应地，图28示出了示出了使用更高分辨率的地图进行定位的精准对接的另一实施例，其中所接收的扫描地图仅包含充电站，并且在高分辨率地图上执行局部扫描的扫描匹配。充电站的地图可以包括分辨率为1厘米的地图，其中地图的像素表示充电站的垂直表面。或者，充电站地图可以根据已知的充电站结构和尺寸构建。任何这样的地图都可以用来表示充电站，因为充电站将被机器人的激光雷达扫描仪扫描。
例如，如图28所示，并且参考图17，充电站地图740(以黑色示出)可以由充电站的侧面板表面538和540以及中心面板表面536的扫描来表示。因此，用于扫描匹配充电器对接站的地图可以是在激光雷达22的水平上扫描的对接站后部的更高分辨率地图740(参见图2A)。类似地，与充电站地图匹配的局部扫描可以是在激光雷达22的水平上扫描充电站500背面的倾斜侧板和中心表面的激光雷达扫描742(显示为红色)。
需要说明的是，在其它实施例中，充电站可以是其它尺寸和配置，如对接站背面的侧表面可以不相对于中心表面倾斜。事实上，本文描述的用于将机器人对接到充电站的方法可以应用于充电器其它尺寸和配置的对接站，而不丧失普遍性。随着这样的其它尺寸和配置，用于扫描匹配的充电站的地图只需要提供包括或仅包括与机器人的测距扫描相匹配的充电器对接站的扫描或扫描表示的扫描地图。这样的机器人可以使用与产生用于扫描匹配的充电站地图的局部扫描一致的其它寻距扫描方法。
鉴于上述参照图26描述的导航过程830，在到达初始姿态604时，机器人可以切换到使用充电站的地图进行导航。在本实施例中，在步骤832处接收的地图可以是仅包括充电器对接站的较高分辨率地图。使用根据上述技术的扫描匹配，机器人相对于充电站的地图的定位可以进行，优选地，采用M3RSM，因此可以如上所述构造步骤834如图26中的地图金字塔。在步骤838处生成目标路径，生成从机器人的当前姿态即初始姿态600到目标姿态即配接姿态602的目标路径。继续执行过程830，如图26，在步骤840中接收到的用于扫描匹配充电站地图或“定位到基座”的本地扫描在一个方面是充电站的激光雷达扫描742。因此，图27中充电站的激光雷达扫描742用于在过程830的每次重复中通过与充电站地图740进行扫描匹配来寻找机器人的姿态(步骤842)。机器人从初始姿态604到配接姿态602的渐进移动以下一个渐进速度(步骤846)进行，使得机器人18沿着路径752渐进移动(步骤848)。如图17所示，当机器人18沿路径752从初始姿态604渐进移动到配接姿态602时，该过程重复(步骤820)，从而使充电组件200与充电端口300匹配。
在一个实施例中，在对接过程中，当从初始姿态导航到匹配姿态时，可以通过在每次重复时从每个局部扫描中确定在阈值距离d内是否存在障碍物来简化障碍物规避，其中d小于机器人完全匹配时可以到达充电器对接站的距离。因此，在局部扫描中出现在距离d内的障碍物不是对接站本身。例如，如图26所示，可以测量从配接姿态到充电器扩展底座的正面的阈值距离d1。或者，阈值距离d2可以小于到机器人激光雷达水平扫描的垂直表面的距离。在这方面，当检测到阈值距离内的障碍物时，机器人18可以停止并等待障碍物清除，或者机器人可以接收新的姿态以继续导航到另一个充电站或目标位置。
通过仅针对充电站进行定位，机器人可以在最终接近充电器对接站的短时间内以最高效率进行精准对接。仅针对充电站进行定位，可以在对接时与更高分辨率的地图一起使用，并且可以与其它机器人控制技术一起使用，例如下文将进一步描述的"弧形控制"，但不失"对接定位"的发明方面的通用性。
以弧形控制精准对接
根据上文参照图26和27描述的实施例的精准对接可能并不总是沿着有利于将充电组件与充电端口可靠地接合的路径移动机器人。例如，机器人18可能仅使用较高分辨率的地图和扫描匹配到充电站地图，从姿态604导航到姿态602。然而，在接近配接姿态602时，机器人18可能不直接面对充电站，这可能导致不可靠的配接。因此，机器人与充电站的配接可以通过从初始姿态到充电站的配接姿态基本上沿着可控的弧线导航来改善。例如，如图29所示，沿着路径762从姿态604导航到姿态602，确保机器人在其最终接近配接姿态602时的方向垂直于充电站500。
图30示出了一种优选的精准对接控制方法，该方法通过从初始姿态到配接姿态基本上沿弧线导航，从而使机器人垂直于充电站定位。如图30所示，初始姿态604由姿态坐标XR,YR,θR识别，其中XR、YR是机器人在接近充电站时导航的当前或初始位置，θR是初始姿态的角度方向。配接姿态602由姿态坐标XD,YD,θD识别，其中XD、YD是与充电站的电充电组件或"鼻孔"对齐的位置，而配接姿态的角度方向θD与充电站垂直。观察到路径762所描述的弧线从XR,YR开始，到XD,YD结束，划出半径为R、中心为XC,YC的圆764的部分，因此，寻找路径762的第一步是找到经过XR,YR和XD,YD的圆764的中心XC,YC。
不幸的是，有无限多半径为r的圆，其弧形截面经过XR,YR和XD,YD。通过引入约束条件，即在姿态XD,YD处的圆的切线的斜率必须为tan(θD)，即机器人的最终方向与充电站垂直，并进一步利用约束条件，即圆764的中心XC,YC与XR,YR和XD,YD的距离相同，半径r可以发现如下。
Figure BDA0002590229990000351
Figure BDA0002590229990000352
Figure BDA0002590229990000353
第三个约束条件是，通过XD,YD和XC,YC的直线方程的斜率垂直于tan(θD)的切线斜率。定义变量p如下：
Figure BDA0002590229990000354
并求解XC和YC。
Figure BDA0002590229990000355
yC＝p(xC-xD)+yD (6)
通过简单地代入上述方程(1)或(2)来求解半径r。
如上所述，中心XC,YC穿过XR,YR和XD,YD的唯一圆的半径r定义了从姿态604到配接姿态602的所需圆弧路径762。因此，对于机器人沿着路径762的渐进运动的控制可以在每次重复时从圆764的切线确定。也就是说，机器人在每次重复中的控制可以通过在瞬时位置x'R,y'R的切线方向以角速度θ'T推进，其中θ'T是在x'R,y'R处与圆764的切线。
在实践中，当机器人沿着控制路径762从姿态604渐进移动到姿态602时，实际路径中可能出现一些变化。然而，机器人在沿路径762的每个渐进姿态的瞬时速度应该，然而，导致与控制路径的小误差范围内的瞬时轨迹。例如，图31显示了机器人18沿着路径772(为澄清起见显示为从弧形路径762的夸张变化)前进到姿态XR,YR,θR，这可能导致在位置x'R,y'R的圆764的切线766和在方向θ'R的方向上延伸的轨迹768之间的小角度误差Φ。在每次重复和渐进运动时，半径r不应改变。在每次渐进运动后，半径r不改变意味着机器人18基本上保持在弧形路径762上，确保机器人在接近配接姿态602时处于充电站的期望方向。
要保证半径r不发生变化，并观察到:
Figure BDA0002590229990000361
其中x'R是机器人的瞬时线速度，θ'R是机器人的瞬时角速度，对于给定的半径r，瞬时线速度x'R可以通过调节瞬时角速度θ'R保持不变，或者通过调节线速度x'R来保持角速度θ'R不变，因此，向机器人发出控制，根据：
θ′R＝kφ (8)
式中，k为比例控制常数，结合上述等式(7)和(8)中的旋转控制：
Figure BDA0002590229990000362
其中α和α是加权参数，组合控制等式(9)闭合机器人的实际路径772和期望的弧路径762之间的误差。在优选实施例中，加权参数α和β可以是一(1)。
当机器人18离充电站越来越近时，等式(8)的比例控制在等式(9)中可能占得更大。在另一实施例中，加权参数α和α可作为到充电站的距离的函数以非线性关系进行调整。或者，控制方案可通过以下方式应用：首先根据等式(8)关闭旋转误差，直到误差低于阈值，然后将x'R设置为固定值，然后根据等式(7)控制机器人，不断更新r和Φ，然后当再次超过阈值时，将控制方案切换回等式(8)。这样，机器人沿弧形路径762和最终姿态602的轨迹误差Φ最小。
虽然本发明的上述描述使普通技术人员能够制造和使用目前被认为是其最佳模式的，但是普通技术人员将理解并了解本文中具体实施例和示例的变体、组合和等价物的存在。本发明的上述实施例旨在仅作为示例。本领域技术人员可对特定实施例进行变更、修改和变更，而不脱离本发明的范围，本发明仅由本发明所附权利要求书所限定。
应当理解的是，本发明可以用软件和/或硬件来实施。相应地，本发明的各个方面可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)或结合软件和硬件方面的实施例的形式，这些方面在本文中均可通称为"电路"、"模块"或"系统"。正如本领域的熟练人员将理解的那样，本发明的各个方面可以体现为系统、方法或计算机程序产品。
参照方法和设备(系统)的流程图、插图和/或框图来描述本发明的各个方面。流程图和框图可以说明根据本发明的各种实施例的系统结构、功能或操作。流程图中的每个步骤可以代表一个模块，其包括用于实现指定功能的一个或多个可执行指令。在一些实施例中，连续显示的步骤实际上可以基本上同时执行。步骤可以由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统执行，或者由专用硬件和计算机指令的组合来执行。
用于由执行本发明操作的处理器执行的计算机指令可以用一种或多种编程语言编写，包括面向对象的编程语言，如C#、C++、Python或Java编程语言。计算机程序指令可以存储在计算机可读介质上，该介质可以通过数据处理器指导机器人系统以特定方式运行，包括执行实现本文所述流程图和/或系统框图中指定的步骤的指令。计算机可读存储介质可以是能够包含或存储由数据处理器使用或与数据处理器相关的指令的任何有形介质。计算机可读介质还可以包括其中包含的具有计算机可读程序代码的传播的数据信号。
因此，本发明不受上述实施例和示例、实施例和应用的限制，这些实施例和应用在下面要求保护的本发明的范围和精神内。

Claims (23)

1.一种用于导航机器人与机器人充电器对接站对接的方法，包括：
接收与机器人充电器对接站相关联的初始姿态；
接收与所述机器人充电器对接站相关联的配接姿态；
利用扫描匹配到第一地图，执行机器人从一位置到所述初始姿态的第一导航；
利用扫描匹配到第二地图，执行机器人从所述初始姿态到所述配接姿态的第二导航；
其中，到达所述配接姿态，以使得所述机器人的充电端口与所述机器人充电器对接站的充电组件配接。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图的分辨率高于在所述第一导航期间使用的所述第一地图的分辨率。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一地图的分辨率为5厘米分辨率，所述第二地图的分辨率为1厘米分辨率。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图包括一地图，所述地图包括所述机器人充电器对接站的地图。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图由所述机器人充电器对接站的地图组成。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二导航期间的扫描匹配利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述充电器对接站的地图来对所述机器人进行定位。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述局部扫描是以所述第二地图的分辨率对所述充电器对接站进行的激光雷达扫描。
8.一种移动机器人，配置为从一位置导航并对接至机器人充电器对接站以进行再充电，所述机器人包括：
一轮式移动基座，具有充电端口和处理器，其中，所述处理器被配置为：
获取与所述机器人充电器对接站相关联的初始姿态；
获取与所述机器人充电器对接站相关联的配接姿态；
利用扫描匹配到第一地图，导航所述轮式移动基座从位置到所述初始姿态；
利用扫描匹配到第二地图，导航轮式基座从所述初始姿态到所述配接姿态，以使得所述轮式基座的充电端口与所述机器人充电器对接站的充电组件配接。
9.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图的分辨率高于所述第一导航期间使用的所述第一地图的分辨率。
10.如权利要求9所述的移动机器人，其特征在于，所述第一地图的分辨率为5厘米分辨率，所述第二地图的分辨率为1厘米分辨率。
11.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图包括一地图，所述地图包括所述机器人充电器对接站的地图。
12.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图由所述机器人充电器对接站的地图组成。
13.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，所述第二导航期间的扫描匹配利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述充电器对接站的地图来对所述机器人进行定位。
14.如权利要求13所述的移动机器人，其特征在于，所述局部扫描是以所述第二地图的分辨率对机器人充电器对接站进行的激光雷达扫描。
15.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，所述初始姿态与所述机器人充电器对接站间隔第一距离，所述配接姿态与所述机器人充电器站间隔第二距离。
16.如权利要求15所述的移动机器人，其特征在于，所述第一距离大于所述第二距离。
17.如权利要求8所述的移动机器人，其特征在于，所述初始姿态和所述配接姿态存储在所述轮式移动基座或远程服务器的存储器中。
18.一种计算机可读介质，其上存有指令，当由机器人的处理器执行，使得所述机器人执行的步骤包括：
接收与机器人充电器对接站相关联的初始姿态；
接收与所述机器人充电器对接站相关联的配接姿态；
利用扫描匹配到第一地图，控制机器人从一位置到所述初始姿态的第一导航；
利用扫描匹配到第二地图，控制所述机器人从所述初始姿态到所述配接姿态的第二导航，以使得所述机器人的充电端口与所述机器人充电器对接站的充电组件配接。
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图的分辨率高于在所述第一导航期间使用的所述第一地图的分辨率。
20.如权利要求18所述的计算机可读介质，其特征在于，所述第一地图的分辨率为5厘米分辨率，所述第二地图的分辨率为1厘米分辨率。
21.如权利要求18所述的计算机可读介质，其特征在于，在所述第二导航期间用于扫描匹配的所述第二地图由所述机器人充电器对接站的地图组成。
22.如权利要求21所述的计算机可读介质，其特征在于，所述第二导航期间的扫描匹配利用所述机器人充电器对接站的局部扫描对照所述机器人充电器对接站的所述地图来对所述机器人进行定位。
23.如权利要求22所述的计算机可读介质，其特征在于，所述局部扫描是以所述第二地图的分辨率对所述充电器对接站进行的激光雷达扫描。
CN201880086999.2A 2017-11-22 2018-11-16 机器人充电器对接定位 Pending CN111630465A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/821,669 2017-11-22
US15/821,669 US10365656B2 (en) 2017-11-22 2017-11-22 Robot charger docking localization
PCT/US2018/061567 WO2019103935A1 (en) 2017-11-22 2018-11-16 Robot charger docking localization

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111630465A true CN111630465A (zh) 2020-09-04

Family

ID=64650527

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880086999.2A Pending CN111630465A (zh) 2017-11-22 2018-11-16 机器人充电器对接定位

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10365656B2 (zh)
EP (1) EP3714343B1 (zh)
JP (1) JP7134234B2 (zh)
KR (1) KR102442241B1 (zh)
CN (1) CN111630465A (zh)
AU (1) AU2018372829B2 (zh)
CA (1) CA3085137C (zh)
ES (1) ES2901143T3 (zh)
WO (1) WO2019103935A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112987722A (zh) * 2021-02-01 2021-06-18 北京迈格威科技有限公司 充电异常处理方法、输送装置以及控制端
CN114460927A (zh) * 2020-11-10 2022-05-10 炬星科技（深圳）有限公司 一种对接定位方法和移动机器人

Families Citing this family (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10970425B2 (en) * 2017-12-26 2021-04-06 Seiko Epson Corporation Object detection and tracking
US11001117B2 (en) * 2018-03-23 2021-05-11 Amazon Technologies, Inc. Mobile drive unit having a split chassis
TWI673660B (zh) * 2018-05-29 2019-10-01 廣達電腦股份有限公司 用於機器人之自動充電系統以及方法
CN111209353B (zh) * 2018-11-21 2024-06-14 驭势科技（北京）有限公司 一种视觉定位地图加载方法、装置、系统和存储介质
TWI691141B (zh) * 2018-12-26 2020-04-11 瑞軒科技股份有限公司 充電站、充電系統及充電方法
US20220212555A1 (en) * 2019-04-03 2022-07-07 Envision Energy CO.,LTD Automatic charging vehicle and its operating method and automatic charging system
DE102019207870A1 (de) * 2019-05-29 2020-12-03 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Erstellung einer Umgebungskarte für die Verwendung bei der autonomen Navigation eines mobilen Roboters
US11958183B2 (en) 2019-09-19 2024-04-16 The Research Foundation For The State University Of New York Negotiation-based human-robot collaboration via augmented reality
CN113297871A (zh) * 2020-02-22 2021-08-24 坎德拉（深圳）科技创新有限公司 机器人对位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
JP1673977S (zh) * 2020-05-28 2020-12-07
CN112000100A (zh) * 2020-08-26 2020-11-27 德鲁动力科技(海南)有限公司 机器人的充电系统及方法
USD978076S1 (en) * 2020-08-27 2023-02-14 Lg Electronics Inc. Charging stand equipped with dust removal for vacuum cleaner
EP3968051A1 (en) * 2020-09-15 2022-03-16 Infineon Technologies AG Guiding system for a robot, base station including such a guiding system, and method for guiding a robot
US11597089B2 (en) * 2020-11-06 2023-03-07 Bear Robotics, Inc. Method, system, and non-transitory computer-readable recording medium for controlling a destination of a robot
CN112684813B (zh) * 2020-11-23 2024-04-02 深圳拓邦股份有限公司 机器人与充电桩的对接方法、装置、机器人与可读存储介质
KR102261791B1 (ko) * 2020-12-11 2021-06-07 주식회사 트위니 반사체 및 라이다를 기반으로 한 자율주행 도킹 시스템
CN112904855B (zh) * 2021-01-19 2022-08-16 四川阿泰因机器人智能装备有限公司 基于改进动态窗口的跟随机器人局部路径规划方法
EP4071575A1 (en) * 2021-04-07 2022-10-12 Mitsubishi Logisnext Co., Ltd. Control method for mobile object, mobile object, and computer readable storage medium
EP4092379A1 (en) * 2021-05-20 2022-11-23 Hexagon Technology Center GmbH Surveying device with image evaluator for determining a spatial pose of the target axis
WO2023086667A2 (en) * 2021-11-15 2023-05-19 St Engineering Aethon, Inc. Pivoting charging mechanism for mobile robots

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4679152A (en) * 1985-02-20 1987-07-07 Heath Company Navigation system and method for a mobile robot
JP2005315746A (ja) * 2004-04-28 2005-11-10 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 自己位置同定方法及び該装置
JP2009217456A (ja) * 2008-03-10 2009-09-24 Toyota Motor Corp ランドマーク装置および移動ロボットの制御システム
CN105698807A (zh) * 2016-02-01 2016-06-22 郑州金惠计算机系统工程有限公司 一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统
WO2016147571A1 (ja) * 2015-03-13 2016-09-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自動給電システム、自動給電装置および自律移動システム
CN105990876A (zh) * 2015-12-21 2016-10-05 小米科技有限责任公司 充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备
EP3078935A1 (en) * 2015-04-10 2016-10-12 The European Atomic Energy Community (EURATOM), represented by the European Commission Method and device for real-time mapping and localization
JP2017049933A (ja) * 2015-09-04 2017-03-09 村田機械株式会社 自律走行車システム
CN106647747A (zh) * 2016-11-30 2017-05-10 北京智能管家科技有限公司 一种机器人充电方法及装置
CN106659118A (zh) * 2014-10-10 2017-05-10 美国iRobot公司 自主机器人定位
JP2017135832A (ja) * 2016-01-27 2017-08-03 株式会社ダイヘン 移動体
CN107092264A (zh) * 2017-06-21 2017-08-25 北京理工大学 面向银行厅堂环境的服务机器人自主导航与自动充电方法
CN107095622A (zh) * 2016-02-19 2017-08-29 松下家电研究开发（杭州）有限公司 一种用于对接清扫机器人的对接站及清扫机器人

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5006988A (en) 1989-04-28 1991-04-09 University Of Michigan Obstacle-avoiding navigation system
KR100843085B1 (ko) 2006-06-20 2008-07-02 삼성전자주식회사 이동 로봇의 격자지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한영역 분리 방법 및 장치
JP5080333B2 (ja) 2007-04-06 2012-11-21 本田技研工業株式会社 自律移動体のための物体認識装置
US8060306B2 (en) 2007-10-04 2011-11-15 Deere & Company Method and system for obstacle avoidance for a vehicle
US9193065B2 (en) * 2008-07-10 2015-11-24 Intouch Technologies, Inc. Docking system for a tele-presence robot
KR101553654B1 (ko) * 2009-02-13 2015-10-01 삼성전자 주식회사 이동 로봇 및 이동 로봇의 이동 방법
KR101362961B1 (ko) 2009-08-31 2014-02-12 니토 로보틱스 인코퍼레이티드 이동 로봇 환경의 실시간 위치 측정 및 매핑을 위한 방법 및 장치
US8209143B1 (en) 2009-09-15 2012-06-26 Google Inc. Accurate alignment of multiple laser scans using a template surface
DE102010012749A1 (de) 2010-03-25 2011-09-29 Kuka Laboratories Gmbh Verfahren zum Betreiben eines autonomen Flurförderfahrzeugs
US9067320B2 (en) 2010-06-09 2015-06-30 Disney Enterprises, Inc. Robotic texture
US8723872B2 (en) 2010-06-09 2014-05-13 Disney Enterprises, Inc. Display with robotic pixels
US9286810B2 (en) 2010-09-24 2016-03-15 Irobot Corporation Systems and methods for VSLAM optimization
US8515580B2 (en) * 2011-06-17 2013-08-20 Microsoft Corporation Docking process for recharging an autonomous mobile device
US9592609B2 (en) 2012-01-25 2017-03-14 Omron Adept Technologies, Inc. Autonomous mobile robot for handling job assignments in a physical environment inhabited by stationary and non-stationary obstacles
US9538892B2 (en) * 2012-10-05 2017-01-10 Irobot Corporation Robot management systems for determining docking station pose including mobile robots and methods using same
GB201306437D0 (en) 2013-04-09 2013-05-22 F Robotics Acquisitions Ltd Domestic robotic system and robot therfor
GB2513912B (en) * 2013-05-10 2018-01-24 Dyson Technology Ltd Apparatus for guiding an autonomous vehicle towards a docking station
US9412173B2 (en) 2013-06-21 2016-08-09 National University Of Ireland, Maynooth Method for mapping an environment
US9216745B2 (en) 2013-09-16 2015-12-22 Disney Enterprises, Inc. Shared control of semi-autonomous vehicles including collision avoidance in multi-agent scenarios
JP2017004373A (ja) 2015-06-12 2017-01-05 株式会社リコー 情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理システム
DE102015114883A1 (de) * 2015-09-04 2017-03-09 RobArt GmbH Identifizierung und Lokalisierung einer Basisstation eines autonomen mobilen Roboters
US9927814B2 (en) * 2016-03-28 2018-03-27 Fetch Robotics, Inc. System and method for localization of robots
US9864377B2 (en) 2016-04-01 2018-01-09 Locus Robotics Corporation Navigation using planned robot travel paths

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4679152A (en) * 1985-02-20 1987-07-07 Heath Company Navigation system and method for a mobile robot
JP2005315746A (ja) * 2004-04-28 2005-11-10 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 自己位置同定方法及び該装置
JP2009217456A (ja) * 2008-03-10 2009-09-24 Toyota Motor Corp ランドマーク装置および移動ロボットの制御システム
CN106659118A (zh) * 2014-10-10 2017-05-10 美国iRobot公司 自主机器人定位
WO2016147571A1 (ja) * 2015-03-13 2016-09-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 自動給電システム、自動給電装置および自律移動システム
EP3078935A1 (en) * 2015-04-10 2016-10-12 The European Atomic Energy Community (EURATOM), represented by the European Commission Method and device for real-time mapping and localization
JP2017049933A (ja) * 2015-09-04 2017-03-09 村田機械株式会社 自律走行車システム
CN105990876A (zh) * 2015-12-21 2016-10-05 小米科技有限责任公司 充电桩及其识别方法、装置和自动清洁设备
US20170177001A1 (en) * 2015-12-21 2017-06-22 Xiaomi Inc. Charging pile, method and device for recognizing the charging pile
JP2017135832A (ja) * 2016-01-27 2017-08-03 株式会社ダイヘン 移動体
CN105698807A (zh) * 2016-02-01 2016-06-22 郑州金惠计算机系统工程有限公司 一种适用于变电站智能巡检机器人的激光导航系统
CN107095622A (zh) * 2016-02-19 2017-08-29 松下家电研究开发（杭州）有限公司 一种用于对接清扫机器人的对接站及清扫机器人
CN106647747A (zh) * 2016-11-30 2017-05-10 北京智能管家科技有限公司 一种机器人充电方法及装置
CN107092264A (zh) * 2017-06-21 2017-08-25 北京理工大学 面向银行厅堂环境的服务机器人自主导航与自动充电方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114460927A (zh) * 2020-11-10 2022-05-10 炬星科技（深圳）有限公司 一种对接定位方法和移动机器人
CN112987722A (zh) * 2021-02-01 2021-06-18 北京迈格威科技有限公司 充电异常处理方法、输送装置以及控制端

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021504794A (ja) 2021-02-15
KR102442241B1 (ko) 2022-09-08
US20190155296A1 (en) 2019-05-23
ES2901143T3 (es) 2022-03-21
CA3085137C (en) 2023-10-31
KR20200108824A (ko) 2020-09-21
EP3714343B1 (en) 2021-09-08
AU2018372829A1 (en) 2020-06-11
NZ764669A (en) 2021-11-26
JP7134234B2 (ja) 2022-09-09
EP3714343A1 (en) 2020-09-30
US10365656B2 (en) 2019-07-30
CA3085137A1 (en) 2019-05-31
AU2018372829B2 (en) 2021-11-18
WO2019103935A1 (en) 2019-05-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111801635B (zh) 机器人充电器对接控制
CN111630465A (zh) 机器人充电器对接定位
CN111511620B (zh) 使用最优交互避碰代价评估的动态窗口方法
CN111602096B (zh) 具有排除区的多分辨率扫描匹配
NZ764669B2 (en) Robot charger docking localization
NZ764668B2 (en) Robot charger docking control

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