CN112697133B - 一种自行走设备的地图构建和定位方法 - Google Patents
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Abstract
一种自行走设备的地图构建和定位方法。地图构建时包括如下步骤:自行走设备在工作区域内行走并采集每个位置点的参考位置信息并记录,构建地图;每个位置点的参考位置信息包括至少2个不同数据采集装置所采集的数据;基于上述地图所实施的定位方法,步骤包括:b1、自行走设备运行;b2、自行走设备获取首选位置信息,确定自身位置;b3、自行走设备无法获取首选位置信息时,获取备选位置信息,通过备选位置信息确定自身位置。利用本方法的自行走设备进行路径学习时,在采集RTK数据的基础上,同时采集其他地图数据构建地图,避免单独使用RTK构建地图时,由于部分区域信号缺失影响自行走设备作业效果的问题。
Description
技术领域
本发明涉及花园工具领域,具体而言涉及一种自行走设备的地图构建和定位方法。
背景技术
割草机器人是一种常见的能够在户外连续的、实时的自主移动的自动行走设备。智能割草机器人作为自动行走设备的一种,适用于清理丘陵、梯田、平原等地块的植被,以及草坪之内的杂草。其具有操作简单,工作效率高的优势。我们常见的学校,以及街道绿地的美化,都是用这些自动行走设备来完成的。在国外,许多家庭用自动行走设备来为自己的花园除草。
随着人们生活水平的提高,人们对自动行走设备作业效率的要求也不断提高。带路径规划功能,能够自主遍历工作区域的智能型自动行走设备应运而生。一些科技含量较高的设备通过携带或安装GNSS模块,通过定位信号确定工作区域范围和机器位置。其还能够将障碍物圈定起来生成坐标,通过定位模块来绕开障碍物。一些设备能够通过霍尔原理检测碰撞,或者,其还可以通过超声波等方式进行避障。
但是,GPS等定位方式受外界干扰很大。通常,大树下、雨棚之类的遮挡物会遮挡GPS信号,在自动行走设备的工作区域内形成孤岛。现有RTK定位技术中,同样会存在卫星信号较弱的孤岛(或称为阴影区)。在这些孤岛内,自动行走设备无法获得准确的定位信号,使得孤岛区域内割草不完全。一些情况条下,自动行走设备将因为无法在孤岛区域中定位,而无法工作,或者由于定位不准确而出现工作异常。定位信号缺失的孤岛区域既影响自动行走设备的作业效果也影响机器实际使用。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供一种自行走设备的地图构建和定位方法,自行走设备在路径学习过程中,在采集RTK数据的基础上,同时采集其他地图数据(激光slam数据、视觉slam数据、超声波测距数据中的一种或几种),构建地图,避免单独使用RTK构建地图时,由于信号缺失导致地图存在孤岛影响自行走设备作业效果的问题。
首先,为实现上述目的,提出一种自行走设备的地图构建和定位方法,地图构建时包括如下步骤:
a1、自行走设备沿工作区域边界线绕行一周,采集第一位置信息;
a2、通过步骤a1采集的数据,划定工作区域边界并填充内部各个位置点的位置信息,构建第一位置信息地图;
a3、控制自行走设备在工作区域内遍历行走,采集参考位置信息并记录,构建第二位置信息地图;
a4、将步骤a2中构建的第一位置信息地图与步骤a4中构建的第二位置信息地图中各个位置点进行对应,每个位置点包括第一位置信息和第二位置信息,构成最终地图;
基于上述地图所实施的定位方法,步骤包括:
b1、自行走设备启动,在工作区域内运行;
b2、自行走设备实时获取第一位置信息和第二位置信息中的至少一种,与步骤a4中所构建地图中的位置信息进行比对,确定自身位置。
作为本方案的一种改进,步骤a4中,选取第一位置信息地图和第二位置信息地图中的至少一个基准点和/或方向信息对第一位置信息地图和第二位置信息地图中的各个位置点进行对应。
作为本方案的一种改进,所述基准点为自行走设备基站或者充电站所在位置点。
作为本方案的一种改进,每个位置点的第一位置信息包括如下数据中的一种:GPS定位位置信息、RTK位置信息、激光slam位置信息、视觉slam位置信息和超声波位置信息;每个位置点的第二位置信息包括上述数据中除开第一位置信息后,其他数据中的至少一种。
作为本方案的一种改进,所述第一位置信息为GPS定位位置信息或者RTK位置信息;所述第二位置信息为激光slam位置信息、视觉slam位置信息和超声波位置信息其中至少一个。
作为本方案的一种改进,每个位置点的第一位置信息和第二位置信息均包括该位置点的坐标数据和/或经纬度数据。
作为本方案的一种改进,所述定位方法步骤包括:
b1、自行走设备启动,在工作区域内运行;
b2、自行走设备运行过程中,检测获取第一位置信息的信号强度,当信号强度达到预设阈值时,自行走设备通过实时获取的第一位置信息,并与最终地图中的第一位置信息进行比对,确定自身位置;
b3、当信号强度未达到预设阈值时,自行走设备实时获取第二位置信息,并通过实时获取的第二位置信息,确定最终地图中的具体位置点,并获取该位置点所记录的第一位置信息,并利用该第一位置信息确定自身位置。
作为本方案的一种改进,所述第一位置信息为RTK位置信息,所述第二位置信息为激光slam位置信息。
作为本方案的一种改进,每个位置点的第一位置信息和第二位置信息还包括每个位置点附近障碍物信息。
有益效果
本发明在自动行走设备上同时设置有RTK设备及其他数据采集设备。在进行机器学习过程中,同时开启自行走设备中的RTK设备和其他数据采集设备,获取位置信息。在最终构建的地图中,地图上每个位置点包括RTK坐标数据以及其他类型的位置信息。利用上述方法构建的地图,在实际使用过程中,当自动行走设备进入RTK信号缺失的区域(孤岛区域)时,可以利用其他数据采集设备获取的实时数据信息,对照所构建地图,找到地图中所对应的位置点,并获取地图中该位置点的RTK位置信息。通过上述方法,利用其他数据采集设备所采集的信息反推获得对应的RTK位置信息,保证自行走设备可以在RTK信号缺失区域(孤岛区域)内正常运行。
进一步的,本发明中的其他数据采集设备,可以使用自行走设备自身用于避障的传感器,例如激光测距设备、视觉设备或超声波测距设备中的一种或几种,方案实施较为方便,需要额外增加的设备成本较小。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,并与本发明的实施例一起,用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明应用场景示意图。
图2是所述地图构建方法流程图。
图3是所述导航方法流程图。
附图标记为:1表示自移动设备;2表示工作区域;3表示房屋;4表示树木;201表示RTK信号正常区域;202表示孤岛区域;203表示新增孤岛区域。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的和技术方案更加清楚,下面将结合本发明实施例的附图,对本发明实施例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的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例,本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明中所述的“和/或”的含义指的是各自单独存在或两者同时存在的情况均包括在内。
本发明中所述的“内、外”的含义指的是相对于信号线本身而言,由信号线指向工作区域内部的方向为内,反之为外;而非对本发明的装置机构的特定限定。
本发明中所述的“连接”的含义可以是部件之间的直接连接也可以是部件间通过其它部件的间接连接。
以下实施例以带有RTK装置及激光测距单元的割草机器人为例,具体说明地图构建方法及导航方法。
如图1所示,自移动设备1在工作区域2内工作,具体的自移动设备1为割草机器人,工作区域2为草地,例如院落内、公园内等地方的草地。工作区域2内部分区域RTK信号良好,为RTK信号正常区域201。由于草地周围或者内部可能存在房屋3和树木4等障碍物,障碍物遮挡会形成RTK信号盲区,构成孤岛区域202,割草机器人在孤岛区域202内,因无法接收到RTK信号,没有位置信息导致不能正常运行。
如图2所示为一种地图构建流程,割草机器人带有RTK装置及激光测距单元。具体流程如下:
A1、割草机器人进行工作区域边界施教,割草机器人在工作区域内遍历行走,RTK装置及激光测距单元同时开启运行;
A2、割草机器人行走过程中,记录每个位置点的RTK位置信息和基于激光测距数据得到的激光slam位置信息;
A3、将每个位置点的RTK位置信息和激光slam数据进行对应,构建地图,地图中,每个位置点包括该位置点的RTK位置信息和激光slam位置信息。
在上述地图构建过程中,割草机器人在施教阶段,通过RTK装置,获取每个位置点的位置信息,位置信息具体为位置点坐标数据,为了说明清楚,每个位置点处,通过RTK装置获取的坐标数据为(Xrtk,Yrtk);同样在施教阶段,通过激光测距单元获取数据,利用激光slam算法可以得到激光slam位置信息,其具体同样为位置点坐标数据,以(Xslam,Yslam)表示,在最终构建的地图中,地图上每个位置点包含(Xrtk,Yrtk)和(Xslam,Yslam)两个坐标数据,地图中坐标系原点通常设置为基站。
需要说明的是,在处理激光slam位置信息的过程中,具体通过激光测距单元获取的数据包括每个位置点的地形信息,地形信息包括每个位置点处的激光发射、反射数据等,此为激光测距以及激光slam公知技术,此处不详细叙述。通过人为设定激光slam坐标系中的原点,可以以激光slam位置信息为基础得到地图数据中的激光slam坐标数据(Xslam,Yslam)。
RTK装置获取位置信息的数据来源为卫星定位信息,因此,割草机器人在使用RTK装置时,需要工作区域没有遮挡物,避免遮挡物对信号产生干扰,在实际应用场景中,例如院落、公园内,不可避免的有房屋、树木等物体存在,可能导致房屋附件、树下等区域没有卫星信号。而使用激光slam、视觉slam、超声波等技术手段进行地图构建时,需要工作区域内有相应的参照物作为参照,才可收集距离数据,最后得到位置点坐标数据,所以在开阔且没有参照物的区域,激光slam、视觉slam、超声波等技术手段难以实施,但是在房屋、树木等物体附件,激光slam、视觉slam、超声波等技术手段具有较好的定位效果,其检测数据也较为准确。
在使用RTK数据采集单元进行地图构建时,也可采用自行走设备绕工作区域边界绕行一周的方式划定边界,边界内各位置点通过计算的方式填充坐标信息(Xrtk,Yrtk)。在RTK数据地图构建完成后,割草机器人采用遍历方式在工作区域内行走,行走过程中,通过激光测距单元获取数据,利用激光slam算法可以得到激光slam位置信息,其具体同样为位置点坐标数据,以(Xslam,Yslam)表示,构建激光测距数据地图。构建完成RTK数据地图和激光测距数据地图后,将两张地图上各个位置点的RTK坐标数据(Xrtk,Yrtk)和激光slam坐标数据(Xslam,Yslam)对应,合成为最终地图。具体对应过程可以是以两张地图中方位信息和基准点信息进行对应,例如利用两张地图中的基站位置坐标为基准点,结合方向信息(例如东南西北方向),对两张地图中的各个位置点进行对应。除了上述方法外,还可以在两张地图中选定多个基准点完成对应过程。
利用上述流程构建出地图后,在设备后续运行过程中,导航流程如图3所示,具体如下:
B1、机器启动运行、RTK单元运行;
B2、机器运行过程中,检测RTK信号强度,当RTK信号强度达到预设阈值时,机器根据RTK位置信息运行;
B3、当检测到RTK信号强度没有达到预设阈值时,机器启动激光测距单元,获取激光测距数据得到激光slam位置信息,根据激光slam位置信息查找地图得到对应位置点的RTK位置信息,机器根据得到的RTK位置信息运行。
在具体导航过程中,如图1所示,自移动设备1在工作区域2内工作。当自移动设备1在RTK信号正常区域201内移动时,RTK装置可以得到卫星定位信号,获取准确的(Xrtk’,Yrtk’)实时坐标数据在工作区域内进行行走。
在房屋3和树木4周围,由于障碍物遮挡,会形成RTK信号盲区,构成孤岛区域202,割草机器人运行到孤岛区域202内时,由于没有RTK信号,机器无法得到RTK位置信息,此时,启动激光测距单元,获取激光slam实时位置信息,即激光slam实时坐标数据(Xslam’,Yslam’);利用激光slam实时坐标数据(Xslam’,Yslam’)在地图中找到对应的位置点(Xslam,Yslam),并获取此位置点的RTK坐标数据(Xrtk,Yrtk)并将此坐标替代为RTK实时坐标数据(Xslam’,Yslam’),供RTK设备使用,使机器继续运行。如果该孤岛区域内地图中记录的RTK坐标数据为空白,则可直接使用激光slam实时坐标数据(Xslam’,Yslam’)替代RTK坐标数据(Xrtk,Yrtk)供机器运行,或者在此数据基础上增加补偿值a,利用增加补偿值之后的激光slam补偿坐标数据(Xslam’+a,Yslam’+a)替代RTK坐标数据(Xrtk,Yrtk)供机器运行。增加补偿值a的目的是为了使位置点向工作区域中心偏移,防止当机器位于工作区域边缘区域时,由于坐标数据误差导致机器移动至工作区域以外。
在实际使用过程中,天气、环境以及工作区域2内放置物体的变化,可能导致出现额外的新增孤岛区域203, 由于没有RTK信号,机器无法得到RTK位置信息,此时,启动激光测距单元,获取激光slam实时位置信息,即激光slam实时坐标数据(Xslam’,Yslam’);利用激光slam实时坐标数据(Xslam’,Yslam’)在地图中找到对应的位置点(Xslam,Yslam),并获取此位置点的RTK坐标数据(Xrtk,Yrtk)并将此坐标替代为RTK实时坐标数据(Xslam’,Yslam’),供RTK设备使用,使机器继续运行。
具体应用过程中,不仅可以使用激光slam技术,还可以使用视觉slam技术、超声波技术等中的一种或几种组合。
以上仅为本发明的实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,地图构建时包括如下步骤:
a1、自行走设备沿工作区域边界线绕行一周,采集第一位置信息;
a2、通过步骤a1采集的数据,划定工作区域边界并填充内部各个位置点的位置信息,构建第一位置信息地图;
a3、控制自行走设备在工作区域内遍历行走,采集参考位置信息并记录,构建第二位置信息地图;
a4、将步骤a2中构建的第一位置信息地图与步骤a4中构建的第二位置信息地图中各个位置点进行对应,每个位置点包括第一位置信息和第二位置信息,构成最终地图;
基于上述地图所实施的定位方法,步骤包括:
b1、自行走设备启动,在工作区域内运行;
b2、自行走设备运行过程中,检测获取第一位置信息的信号强度,当信号强度达到预设阈值时,自行走设备通过实时获取的第一位置信息,并与最终地图中的第一位置信息进行比对,确定自身位置;
b3、当信号强度未达到预设阈值时,自行走设备实时获取第二位置信息,并通过实时获取的第二位置信息,确定最终地图中的具体位置点,并获取该位置点所记录的第一位置信息,并利用该第一位置信息确定自身位置。
2.如权利要求1所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,步骤a4中,选取第一位置信息地图和第二位置信息地图中的至少一个基准点和/或方向信息对第一位置信息地图和第二位置信息地图中的各个位置点进行对应。
3.如权利要求2所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,所述基准点为自行走设备基站或者充电站所在位置点。
4.如权利要求3所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,每个位置点的第一位置信息包括如下数据中的一种:GPS定位位置信息、RTK位置信息、激光slam位置信息、视觉slam位置信息和超声波位置信息;每个位置点的第二位置信息包括上述数据中除开第一位置信息后,其他数据中的至少一种。
5.如权利要求4所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,所述第一位置信息为GPS定位位置信息或者RTK位置信息;所述第二位置信息为激光slam位置信息、视觉slam位置信息和超声波位置信息其中至少一个。
6.如权利要求5所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,每个位置点的第一位置信息和第二位置信息均包括该位置点的坐标数据和/或经纬度数据。
7.如权利要求6所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,所述第一位置信息为RTK位置信息,所述第二位置信息为激光slam位置信息。
8.如权利要求7所述的自行走设备的地图构建和定位方法,其特征在于,每个位置点的第一位置信息和第二位置信息还包括每个位置点附近障碍物信息。
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