CN111812613A - 一种移动机器人定位监测方法、装置、设备和介质 - Google Patents

一种移动机器人定位监测方法、装置、设备和介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及机器人技术领域，尤其是一种移动机器人定位监测方法，步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程计数据；步骤4，修正激光数据；步骤5，计算定位准确度，定位准确度计算精度较高；本发明通过里程计数据修正激光雷达传感器数据，计算修正后的数据与栅格地图数据的匹配情况，进而判断机器人定位准确度，该方法可以广泛适用于移动机器人领域；本发明还提供了一种装置、设备和介质。

Description

一种移动机器人定位监测方法、装置、设备和介质
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，尤其是一种移动机器人定位监测方法、装置、设备和介质。
背景技术
随着技术的进步，移动机器人被广泛应用于社会的方方面面。定位技术是移动机器人的基础技术，定位准确与否直接影响移动机器人的性能。移动机器人在移动过程中，其定位准确度可能会受到环境变化、机器人底盘车轮打滑、人为触碰等因素的影响而降低。实时监测移动机器人定位准确度很有必要。
现有技术方案没有考虑激光雷达数据的运动畸变问题，导致定位准确度计算精度较低。
本发明提供了一种移动机器人定位监测方法、介质、终端和装置，解决了以上所述的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：为了解决现有技术方案没有考虑激光雷达数据的运动畸变问题，导致定位准确度计算精度较低问题，本发明提供了一种移动机器人定位准确度判断方法，步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程计数据；步骤4，修正激光数据；步骤5，计算定位准确度，有效解决了现有上述问题。
第一方面，本发明提供一种移动机器人定位监测方法，
一种移动机器人定位监测方法，包括以下步骤：
步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；
步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；
步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程
计数据；步骤4，修正激光数据；
步骤5，计算定位准确度。
进一步的，o,x,y为地图坐标系即全局坐标系，该坐标系在加载地图的同时确立；d_o,d_x,d_y为里程计坐标系，里程计坐标系相对于全局坐标的变换随着里程计误差的变化而变化；b_o,b_x,b_y为机器人坐标系，机器人坐标系相对于全局坐标系的变换随着机器人的移动而变化；l_o,l_x,l_y为激光雷达坐标系。
进一步的，所述步骤1中的栅格地图的坐标系即为全局坐标系，栅格单元的尺寸Sm/pix；栅格单元在x方向上的坐标为nx×S(nx为栅格单元在x方向上的序列),栅格单元在y方向的坐标ny×S(ny为栅格单元在y方向上的序列)；栅格单元的最近障碍物距离oi，若该栅格单元被障碍物占据则oi为0，否则oi为该栅格单元与其相邻最近的障碍物栅格单元之间的距离。
进一步的，所述步骤2中获取的激光数据包括：一帧激光的光束数量N；第一束激光发射的时间ts，最后一束激光发射的时间te,相邻激光束的时间间隔Δt；相对于激光雷达坐标系，每一束激光光束的角度θi，每一束激光光束端点和激光雷达坐标系原点的距离li，i代表激光发射时间。
进一步的，所述步骤3中的里程计数据发布频率，可以获取
Figure BDA0002620632500000021
时刻里程计的位姿数据(机器人在里程计坐标系下的位姿)，其中tf≤ts，tl≥te，Δt1是里程计数据的时间间隔，通过拟合插值的方式，可以得到在激光光束发射时间{ts,ts+Δt,…,te}下的里程计位姿数据{pds,pds+Δt,…,pde}。
进一步的，所述步骤4中修正激光数据的目的是将激光数据统一到里程计坐标系下，各时刻激光光束端点在激光雷达坐标下的坐标为(li×cosθi,li×sinθi)，经过坐标变换可以得到激光光束端点在里程计坐标系下的坐标(dxi,dyi)。
进一步的，所述步骤5中的机器人位姿数据为全局坐标系下的位姿坐标(px,py,pθ)，px为机器人在x方向坐标,单位为米；px为机器人在y方向坐标,单位为米；pθ为机器人朝向与x方向的夹角，单位为弧度。此位姿数据是te时刻机器人的位姿数据。
进一步的，所述步骤5还包括如下步骤：步骤5.1，获取定位信息，得到激光光束端点在全局坐标下的坐标；步骤5.2，计算激光数据中每一束激光的端点对应的栅格地图位置；步骤5.3，计算每一束激光与栅格地图的匹配情况；步骤5.4，整合每一束激光，计算定位准确度。
进一步的，所述步骤5.1中的定位信息pe，就是待判断的数据；定位信息是te时刻机器人在地图坐标系下的位姿数据；通过pe及步骤3中的pde可以得到在te时刻里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换；可以假设在ts～te时刻下里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换固定，从而将步骤4中的激光光束端点在里程计坐标系下的坐标转换为在全局坐标下的坐标(xi,yi)。
进一步的，所述步骤5.2中，根据激光光束端点坐标，可以得到端点对应的栅格位置(nxi,nyi)，其中nxi＝[xi÷S]，nyi＝[yi÷S]。通过查表可以得到端点对应的最近障碍物距离oi。
进一步的，所述步骤5.3中，计算每一束激光的匹配度
Figure BDA0002620632500000041
其中α是高斯分布系数，例如α＝0.4，β是高斯分布方差，例如β＝0.05。oi越小说明此激光光束与栅格地图的匹配度越高。
进一步的，所述步骤5.4中定位准确度
Figure BDA0002620632500000042
即为所有激光光束匹配度的均值。
第二方面，本发明提供一种实现定位准确度监测的装置，
一种实现定位准确度监测的装置，采用上述监测方法，包括：地图模块，用于加载指定的栅格地图；激光雷达模块，用于生成激光扫描信息；里程计模块，用于生成里程计位姿数据；激光数据修正模块，结合里程计模块生成数据修正激光雷达模块生成数据；准确度计算模块，计算位姿数据与栅格地图数据、修正后的激光数据的匹配情况，生成定位准确度。此模块包括一个位姿接口，用于接收外部输入的位姿数据；准确度显示模块，用于显示定位准确度计算结果。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，
一种计算机设备，采用上述监测方法，包括存储器和执行器，存储器存储有计算机程序，执行器执行计算机程序时实现上述定位准确度监测方法。
第四方面，本发明提供一种移动机器人定位监测方法，
一种存储介质，采用上述监测方法，其上存储有计算机程序，计算机程序被执行器执行时实现上述定位准确度监测方法。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种移动机器人定位准确度判断方法，步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程计数据；步骤4，修正激光数据；步骤5，计算定位准确度，定位准确度计算精度较高；本发明通过里程计数据修正激光雷达传感器数据，计算修正后的数据与栅格地图数据的匹配情况，进而判断机器人定位准确度。该方法可以广泛适用于移动机器人领域。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的一种机器人定位准确度监测方法中的示意图；
图2是本发明的一种机器人定位准确度监测方法中的坐标系示意图；
图3是本发明的一种机器人定位准确度监测方法中的栅格地图示意图；
图4是本发明的定位准确度监测装置的结构示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1-4所示，
第一方面，本发明提供一种移动机器人定位监测方法，
一种移动机器人定位监测方法，包括以下步骤：
步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；
步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；
步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程
计数据；步骤4，修正激光数据；
步骤5，计算定位准确度。
o,x,y为地图坐标系即全局坐标系，该坐标系在加载地图的同时确立；d_o,d_x,d_y为里程计坐标系，里程计坐标系相对于全局坐标的变换随着里程计误差的变化而变化；b_o,b_x,b_y为机器人坐标系，机器人坐标系相对于全局坐标系的变换随着机器人的移动而变化；l_o,l_x,l_y为激光雷达坐标系。
步骤1中的栅格地图的坐标系即为全局坐标系，栅格单元的尺寸Sm/pix；栅格单元在x方向上的坐标为nx×S(nx为栅格单元在x方向上的序列),栅格单元在y方向的坐标ny×S(ny为栅格单元在y方向上的序列)；栅格单元的最近障碍物距离oi，若该栅格单元被障碍物占据则oi为0，否则oi为该栅格单元与其相邻最近的障碍物栅格单元之间的距离。
步骤2中获取的激光数据包括：一帧激光的光束数量N；第一束激光发射的时间ts，最后一束激光发射的时间te,相邻激光束的时间间隔Δt；相对于激光雷达坐标系，每一束激光光束的角度θi，每一束激光光束端点和激光雷达坐标系原点的距离li，i代表激光发射时间。
步骤3中的里程计数据发布频率，可以获取
Figure BDA0002620632500000061
时刻里程计的位姿数据(机器人在里程计坐标系下的位姿)，其中tf≤ts，tl≥te，Δt1是里程计数据的时间间隔，通过拟合插值的方式，可以得到在激光光束发射时间{ts,ts+Δt,…,te}下的里程计位姿数据{pds,pds+Δt,…,pde}。
步骤4中修正激光数据的目的是将激光数据统一到里程计坐标系下，各时刻激光光束端点在激光雷达坐标下的坐标为(li×cosθi,li×sinθi)，经过坐标变换可以得到激光光束端点在里程计坐标系下的坐标(dxi,dyi)。
步骤5中的机器人位姿数据为全局坐标系下的位姿坐标(px,py,pθ)，px为机器人在x方向坐标,单位为米；px为机器人在y方向坐标,单位为米；pθ为机器人朝向与x方向的夹角，单位为弧度。此位姿数据是te时刻机器人的位姿数据。
步骤5还包括如下步骤：步骤5.1，获取定位信息，得到激光光束端点在全局坐标下的坐标；步骤5.2，计算激光数据中每一束激光的端点对应的栅格地图位置；步骤5.3，计算每一束激光与栅格地图的匹配情况；步骤5.4，整合每一束激光，计算定位准确度。
步骤5.1中的定位信息pe，就是待判断的数据；定位信息是te时刻机器人在地图坐标系下的位姿数据；通过pe及步骤3中的pde可以得到在te时刻里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换；可以假设在ts～te时刻下里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换固定，从而将步骤4中的激光光束端点在里程计坐标系下的坐标转换为在全局坐标下的坐标(xi,yi)。
步骤5.2中，根据激光光束端点坐标，可以得到端点对应的栅格位置(nxi,nyi)，其中nxi＝[xi÷S]，nyi＝[yi÷S]。通过查表可以得到端点对应的最近障碍物距离oi。
步骤5.3中，计算每一束激光的匹配度
Figure BDA0002620632500000071
其中α是高斯分布系数，例如α＝0.4，β是高斯分布方差，例如β＝0.05。oi越小说明此激光光束与栅格地图的匹配度越高。
步骤5.4中定位准确度
Figure BDA0002620632500000072
即为所有激光光束匹配度的均值。
第二方面，本发明提供一种实现定位准确度监测的装置，
一种实现定位准确度监测的装置，采用上述监测方法，包括：地图模块，用于加载指定的栅格地图；激光雷达模块，用于生成激光扫描信息；里程计模块，用于生成里程计位姿数据；激光数据修正模块，结合里程计模块生成数据修正激光雷达模块生成数据；准确度计算模块，计算位姿数据与栅格地图数据、修正后的激光数据的匹配情况，生成定位准确度。此模块包括一个位姿接口，用于接收外部输入的位姿数据；准确度显示模块，用于显示定位准确度计算结果。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，
一种计算机设备，采用上述监测方法，包括存储器和执行器，存储器存储有计算机程序，执行器执行计算机程序时实现上述定位准确度监测方法。
第四方面，本发明提供一种移动机器人定位监测方法，
一种存储介质，采用上述监测方法，其上存储有计算机程序，计算机程序被执行器执行时实现上述定位准确度监测方法。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (10)

1.一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取并处理二维栅格地图数据及地图坐标信息，得到相关地图数据用于后续计算；
步骤2，获取激光雷达发送的一帧激光数据；
步骤3，获取并处理里程计数据，得到激光发射时刻对应的里程计数据；步骤4，修正激光数据；
步骤5，计算定位准确度。
2.根据权利要求1所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，o,x,y为地图坐标系即全局坐标系，该坐标系在加载地图的同时确立；d_o,d_x,d_y为里程计坐标系，里程计坐标系相对于全局坐标的变换随着里程计误差的变化而变化；b_o,b_x,b_y为机器人坐标系，机器人坐标系相对于全局坐标系的变换随着机器人的移动而变化；l_o,l_x,l_y为激光雷达坐标系。
3.根据权利要求2所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤1中的栅格地图的坐标系即为全局坐标系，栅格单元的尺寸Sm/pix；栅格单元在x方向上的坐标为nx×S(nx为栅格单元在x方向上的序列),栅格单元在y方向的坐标ny×S(ny为栅格单元在y方向上的序列)；栅格单元的最近障碍物距离oi，若该栅格单元被障碍物占据则oi为0，否则oi为该栅格单元与其相邻最近的障碍物栅格单元之间的距离。
4.根据权利要求3所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤2中获取的激光数据包括：一帧激光的光束数量N；第一束激光发射的时间ts，最后一束激光发射的时间te,相邻激光束的时间间隔Δt；相对于激光雷达坐标系，每一束激光光束的角度θi，每一束激光光束端点和激光雷达坐标系原点的距离li，i代表激光发射时间。
5.根据权利要求4所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤3中的里程计数据发布频率，可以获取
Figure FDA0002620632490000021
时刻里程计的位姿数据(机器人在里程计坐标系下的位姿)，其中tf≤ts，tl≥te，Δt1是里程计数据的时间间隔，通过拟合插值的方式，可以得到在激光光束发射时间{ts,ts+Δt,…,te}下的里程计位姿数据{pds,pds+Δt,…,pde}。
6.根据权利要求5所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤4中修正激光数据的目的是将激光数据统一到里程计坐标系下，各时刻激光光束端点在激光雷达坐标下的坐标为(li×cosθi,li×sinθi)，经过坐标变换可以得到激光光束端点在里程计坐标系下的坐标(dxi,dyi)。
7.根据权利要求6所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤5中的机器人位姿数据为全局坐标系下的位姿坐标(px,py,pθ)，px为机器人在x方向坐标,单位为米；px为机器人在y方向坐标,单位为米；pθ为机器人朝向与x方向的夹角，单位为弧度。此位姿数据是te时刻机器人的位姿数据。
8.根据权利要求7所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤5还包括如下步骤：步骤5.1，获取定位信息，得到激光光束端点在全局坐标下的坐标；步骤5.2，计算激光数据中每一束激光的端点对应的栅格地图位置；步骤5.3，计算每一束激光与栅格地图的匹配情况；步骤5.4，整合每一束激光，计算定位准确度。
9.根据权利要求8所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤5.1中的定位信息pe，就是待判断的数据；定位信息是te时刻机器人在地图坐标系下的位姿数据；通过pe及步骤3中的pde可以得到在te时刻里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换；可以假设在ts～te时刻下里程计坐标系相对于全局坐标系的坐标变换固定，从而将步骤4中的激光光束端点在里程计坐标系下的坐标转换为在全局坐标下的坐标(xi,yi)。
10.根据权利要求9所述的一种移动机器人定位监测方法，其特征在于，所述步骤5.2中，根据激光光束端点坐标，可以得到端点对应的栅格位置(nxi,nyi)，其中nxi＝[xi÷S]，nyi＝[yi÷S]。通过查表可以得到端点对应的最近障碍物距离oi。
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