CN112925302A - 机器人位姿控制方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种机器人位姿控制方法和装置，涉及移动机器人技术领域。其中，该方法包括：根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。通过以上步骤，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。

Description

机器人位姿控制方法和装置
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种机器人位姿控制方法和装置。
背景技术
机器人的应用场景非常广泛，比如室内服务机器人、扫地机器人等商用场景，以及搬运、牵引AGV(自动导引车)等工业、物流场景。在很多应用场景中，都需要对机器人的位姿进行控制。比如，在机器人对接场景中，需要对机器人的位姿进行准确控制。
在现有技术中，通常通过测量路标(比如二维码、图像线特征、角特征等)在摄像头坐标系下的位姿，并根据摄像头与机器人本体的相对位姿关系对机器人进行定位，然后使用测量的机器人的位姿以及预先指定的设定位姿计算机器人的线速度和角速度控制量，以实现机器人的位姿控制。在区域光线良好，摄像头成像质量比较高的情况下，机器人位姿估计往往比较准确，进而可以实现准确的位姿控制。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在区域光线较差，摄像头的成像质量通常难以保证，在此情况下往往难以准确估计机器人的位姿，甚至可能在一系列连续时刻内会出现剧烈跳动的异常位姿估计，尤其是在摄像头坐标系下路标的角度测量异常十分常见，这使得机器人的位姿估计常常不准确，而位姿估计不准确会使现有控制器计算出震荡角速度控制量，使得机器人的位姿控制不准确，以及进一步导致其他不良后果。例如，在机器人对接场景中，位姿控制不准确会导致机器人对接精度降低，甚至对接失败。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种机器人位姿控制方法和装置，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。
为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种机器人位姿控制方法。
本发明的机器人位姿控制方法包括：根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
可选地，所述方法还包括：在所述机器人的位姿估计准确的情况下，基于第二控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
可选地，所述传感器定位技术为基于摄像头的定位技术，所述当前环境信息包括：当前摄像头与参照物之间的距离、以及当前环境光强；所述根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确的步骤包括：判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围、且当前环境光强是否位于第二取值范围；在所述当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围、且当前环境光强位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在所述当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围、或者当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。
可选地，基于第一控制器和/或第二控制器确定机器人的线速度控制量包括：根据机器人与对接点之间的距离、以及机器人到达对接点时的设定速度、以及设定加速度，确定机器人的线速度控制量。
可选地，基于第一控制器确定机器人的角速度控制量包括：将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角，以得到第一参考位姿；根据所述第一参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。
可选地，基于第二控制器确定机器人的角速度控制量包括：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角，以得到第二参考位姿；根据所述第二参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。
为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种机器人位姿控制装置。
本发明的机器人位姿控制装置包括：位姿估计模块，用于根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；判断模块，用于根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；确定模块，用于在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
可选地，所述确定模块，还用于在所述机器人的位姿估计准确的情况下，基于第二控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
为实现上述目的，根据本发明的再一个方面，提供了一种电子设备。
本发明的电子设备，包括：一个或多个处理器；以及，存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明的机器人位姿控制方法。
为实现上述目的，根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。
本发明的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明的机器人位姿控制方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过根据传感器定位技术估计机器人的位姿，根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确，在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量这些步骤，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明第一实施例的机器人位姿控制方法的主要流程的示意图；
图2是根据本发明第二实施例的机器人位姿控制方法的主要流程的示意图；
图3是根据本发明实施例的基于摄像头定位的机器人示意图；
图4是机器人在第一控制器控制下的对接过程示意图；
图5是机器人在第二控制器控制下的对接过程示意图；
图6是第一控制器能够提高位姿控制精准度的原理示意图；
图7是根据本发明第三实施例的机器人位姿控制装置的主要模块示意图；
图8是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图9是适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例以及实施例中的特征可以相互组合。
图1是根据本发明第一实施例的机器人位姿控制方法的主要流程的示意图。如图1所示，本发明实施例的机器人位姿控制方法包括：
步骤S101、根据传感器定位技术估计机器人的位姿。
示例性地，所述传感器定位技术可以为基于摄像头的定位技术。在该示例中，基于摄像头定位技术估计机器人的位姿可包括：测量路标(比如二维码、图像线特征、角特征等)在摄像头坐标系下的位姿，并根据摄像头与机器人本体的相对位姿关系确定机器人在路标坐标系下的位姿。其中，所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、机器人的姿态角(或者称为“航向角”)。
需要指出的是，本发明中的传感器定位技术并不局限于基于摄像头的定位技术。在不影响本发明实施的情况下，若在基于传感器定位技术估计机器人的位姿时存在路标角度测量不准确的问题，都可以应用本发明的机器人位姿控制方法。
步骤S102、根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确。
示例性地，当所述传感器定位技术为基于摄像头的定位技术时，所述当前环境信息可包括：当前摄像头与参照物之间的距离，和/或，当前环境光强。
在一个可选实施方式中，所述当前环境信息包括：当前摄像头与参照物之间的距离。在该可选实施方式中，步骤S102具体为：判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围；在当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。其中，所述第一取值范围可根据实际基于摄像头进行定位时的分辨率需求灵活设置。
在另一个可选实施方式中，所述当前环境信息包括：当前环境光强。在该可选实施方式中，步骤S102具体为：判断当前环境光强是否位于第二取值范围；在当前环境光强位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。其中，所述第二取值范围可根据实际基于摄像头进行定位时的分辨率需求灵活设置。
在再一个可选实施方式中，所述当前环境信息包括当前摄像头与参照物之间的距离以及当前环境光强。在该可选实施方式中，步骤S102具体包括：判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围、且当前环境光强是否位于第二取值范围；在所述当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围、且当前环境光强位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在所述当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围、或者当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。
步骤S103、在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
在本发明实施例中，对机器人进行位姿控制的目的是对机器人的位姿进行调整，以使机器人尽量以准确的设定位姿到达对接点。其中，在机器人位姿估计不准确的情况下，第一控制器的角速度控制量计算精度高于第二控制器。
若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第一控制器可根据q和第一参考位姿实时计算出角速度控制量w，以对机器人的位姿进行调整、控制，进而使得机器人以准确的位姿到达对接点。其中，所述第一参考位姿包括第一参考点的位置坐标、第一参考点的姿态角，其可定义为：将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角。
另外，对机器人位姿的控制除了包括对机器人的角速度进行控制之外，还包括对机器人的线速度进行控制。具体实施时，可根据外部效率要求、车体性能、安全性要求等因素确定线速度控制量。
在本发明实施例中，通过采集环境信息、并根据环境信息判断机器人的位姿估计是否准确，以及在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量这些步骤，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。
图2是根据本发明第二实施例的机器人位姿控制方法的主要流程的示意图。如图2所示，本发明实施例的机器人位姿控制方法包括：
步骤S201、根据摄像头定位技术估计机器人的位姿。
示例性地，所述根据摄像头定位技术估计机器人的位姿可包括：测量路标(比如二维码、图像线特征、角特征等)在摄像头坐标系下的位姿，并根据摄像头与机器人本体的相对位姿关系确定机器人在路标坐标系下的位姿。其中，所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、机器人的姿态角(或者称为“航向角”)。
步骤S202、根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确。若判断出机器人的位姿估计准确，执行步骤S204；若判断出机器人的位姿估计不准确，执行步骤S203。
在一个可选实施方式中，所述当前环境信息包括当前摄像头与参照物之间的距离以及当前环境光强。在该可选实施方式中，步骤S202具体包括：判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围、且当前环境光强是否位于第二取值范围；在所述当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围、且当前环境光强位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在所述当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围、或者当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。
其中，第一取值范围和第二取值范围可根据实际基于摄像头进行定位时的分辨率需求灵活设置。比如，在使用普通工业用二维码摄像头及二维码大小为4.5cm×4.5cm时，要求测量角度的分辨率为0.1度，也就是说，每当实际机器人角度增加0.1度时，摄像头测量系统能正确测量出至少0.1度的角度增量，反之亦然。经实验，此时可将第一取值范围设置为：小于或等于0.5m，将第二取值范围设置为：大于等于200lx、且小于等于400lx。意即，在当前摄像头与参照物之间的距离小于或等于0.5m，且当前环境光强大于等于200lx、且小于等于400lx情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；否则，确认所述机器人的位姿估计不准确。
需要指出的是，根据不同的测量角度分辨率的需求及不同的摄像头测量系统性能，控制器切换条件(即判断机器人的位姿估计是否准确的条件)可能有不同设置，具体实施时可根据实际需要进行调整。
步骤S203、基于第一控制器确定机器人的线速度控制量、角速度控制量。
在本发明实施例中，对机器人进行位姿控制的目的是对机器人的位姿进行调整，以使机器人尽量以准确的设定位姿到达对接点。对机器人位姿的控制包括对机器人的线速度进行控制、对机器人的角速度进行控制。其中，在对机器人的线速度进行控制时，第一控制器和第二控制器可采用相同的线速度控制量计算方式，比如，可根据外部效率要求、车体性能、安全性要求等因素确定线速度控制量。
在一个可选实施方式中，第一控制器可基于如下方式确定线速度控制量：根据机器人与对接点之间的距离、以及机器人到达对接点时的设定速度、以及设定加速度，确定机器人的线速度控制量。例如，第一控制器可根据如下公式计算线速度控制量：
Figure BDA0002306530850000081
其中，vend为到达对接点的速度，a为减速度(即作减速运动的加速度的绝对值)，x为剩余距离(即机器人当前位置与对接点之间的距离)。
在本发明实施例中，考虑到在摄像头距离路标较远或者环境光线较差时，摄像头测量的路标角度值并不准确，会导致据此估计出的机器人(比如AGV)的位姿不准确，进而给角速度控制量的计算带来误差。因此，在这种情况下，可基于第一控制器计算角速度控制量，以消除位姿估计不准确带来的不良影响。
在一个可选实施方式中，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第一控制器可根据q和第一参考位姿实时计算出角速度控制量w，具体包括：将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角，以得到第一参考位姿；根据所述第一参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。其中，所述第一参考位姿包括第一参考点的位置坐标、以及第一参考点的姿态角。
进一步，在上述可选实施方式的一个具体示例中，第一控制器可根据如下公式计算角速度控制量：
w＝k4·[atan[(ys-y)/(xs-x)]-θ]；
其中，w为机器人的角速度控制量，k4为设定的控制器参数，atan[(ys-y)/(xs-x)]为第一参考点的姿态角，xs、ys为对接点的位置坐标，x、y为机器人的位置坐标，θ为机器人的姿态角。
其中，第一控制器所采用的上述角速度控制量计算公式的物理含义可表示为：根据路标坐标系下机器人姿态角方向和机器人与对接点连线的夹角
Figure BDA0002306530850000091
计算角速度控制量。由于在摄像头坐标系下的路标测量角度出现异常时该夹角
Figure BDA0002306530850000092
也是准确的，因此基于该夹角计算出的角速度控制量也是准确的。
步骤S204、基于第二控制器确定机器人的线速度控制量、角速度控制量。
在对机器人的线速度进行控制时，第一控制器和第二控制器可采用相同的线速度控制量计算方式，即可根据外部效率要求、车体性能、安全性要求等因素确定线速度控制量。
在一个可选实施方式中，第二控制器可基于如下方式确定线速度控制量：根据机器人与对接点之间的距离、以及机器人到达对接点时的设定速度、以及设定加速度，确定机器人的线速度控制量。例如，第二控制器可根据如下公式计算线速度控制量：
Figure BDA0002306530850000093
其中，vend为到达对接点的速度，a为减速度(即作减速运动的加速度的绝对值)，x为剩余距离(即机器人当前位置与对接点之间的距离)。
在本发明实施例中，在通过步骤S202判断出机器人的位姿估计准确的情况下，可基于第二控制器计算角速度控制量。具体来说，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第二控制器可根据q和第二参考位姿实时计算出角速度控制量w，具体包括：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角，以得到第二参考位姿；根据所述第二参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。其中，所述第二参考位姿包括第二参考点的位置坐标、以及第二参考点的姿态角。
进一步，在上述可选实施方式的一个具体示例中，第二控制器可根据如下公式计算角速度控制量：
w＝sign(v)·k2·[-sinθ·(xr-x)+cosθ·(yr-y)]+k3(θr-θ)；
其中，w为机器人的角速度控制量；sign()为符号参数，v为机器人的线速度控制量；k2、k3为设定的控制器参数，具体实施时，k2、k3的取值可通过零极点匹配等方法确定；xr、yr为第二参考点的位置坐标分量；x、y为机器人的位置坐标分量；θr为第二参考点的姿态角；θ为机器人的姿态角；所述第二参考点满足：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角。
需要指出的是，第一控制器、第二控制器计算角速度控制量的方式并不局限于本发明所列举的上述可选实施方式。在不影响本发明实施的情况下，对于满足“在机器人位姿估计不准确的情况下，第一控制器的角速度控制量计算精度高于第二控制器”的任何计算方式都可以。
步骤S205、基于所述线速度控制量、角速度控制量控制机器人运行。
在通过步骤S203或步骤S204计算出机器人的线速度控制量和角速度控制量之后，可据此控制机器人改变变姿，以使机器人以尽可能准确的位姿到达对接点。
步骤S206、判断对接是否结束。若是，结束流程；若否，再次执行步骤S201。
在本发明实施例中，通过采集环境信息、并根据环境信息判断机器人的位姿估计是否准确，以及在所述机器人的位姿估计不准确的情况下基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量，在所述机器人的位姿估计准确的情况下基于第二控制器确定机器人的线速度及角速度控制量这些步骤，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。
图3是根据本发明实施例的基于摄像头定位的机器人示意图。如图3所示，本发明实施例的基于摄像头定位的机器人可具体为AGV，其可包括：车体301、设置在车体上的摄像头302、左轮303、油轮304。另外，图3所示机器人还可包括本发明提出的机器人位姿控制装置。
图4是机器人在第一控制器控制下的对接过程示意图。以下结合图4对第一控制器计算角速度控制量所用公式的推导过程进行说明。
简便起见，假设对接点与路标在世界坐标系下处于同一位姿，或者在角度测量异常时对接点在路标坐标系下的位姿误差处于可接受范围内。
如图4所示，xs-os-ys为路标坐标系(比如二维码坐标系)；x-o-y为机器人坐标系；(x,y,θ)为机器人在路标坐标系的位姿，x和y为机器人的位置坐标，θ为机器人的姿态角(或者说“航向角”)，其可定义为机器人航向相对于路标坐标系x轴逆时针方向的偏转角度。
具体来说，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第一控制器可根据q和第一参考位姿实时计算出角速度控制量w。其中，所述第一参考位姿包括第一参考点的位置坐标、第一参考点的姿态角，其可定义为：将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角。第一参考位姿可表示为：
Figure BDA0002306530850000111
在式(1)中，qr为第一参考位姿，xr、yr为第一参考点的位置坐标，θr为第一参考点的姿态角，x、y为机器人的位置坐标，xs、ys为对接点的位置坐标。
此外，机器人坐标系下的状态跟踪误差为：
Figure BDA0002306530850000121
以及，角速度控制量计算公式可表示为：
w＝sign(v)·k2·e2+k3·e3 (3)
进一步，将(1)式、(2)式代入(3)式，可得到如下公式，即第一控制器计算角速度控制量所用的公式：
w＝k4·[atan[(ys-y)/(xs-x)]-θ] (4)
其中，w为机器人的角速度控制量，k2、k3、k4为设定的控制器参数，atan[(ys-y)/(xs-x)]为第一参考点的姿态角，xs、ys为对接点的位置坐标，x、y为机器人的位置坐标，θ为机器人的姿态角。
图5是机器人在第二控制器控制下的对接过程示意图。以下结合图5对第二控制器计算角速度控制量所用公式的推导过程进行说明。
简便起见，假设对接点与路标在世界坐标系下处于同一位姿，或者在角度测量异常时对接点在路标坐标系下的位姿误差处于可接受范围内。
如图5所示，xw-ow-yw为世界坐标系，该坐标系仅作为参考，其并不参与位姿控制量的计算；xs-os-ys为路标坐标系(比如二维码坐标系)；x-o-y为机器人坐标系；(x,y,θ)为机器人在路标坐标系的位姿，x和y为机器人的位置坐标，θ为机器人的姿态角(或者说“航向角”)，其可定义为机器人航向相对于路标坐标系x轴逆时针方向的偏转角度。
具体来说，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第二控制器可根据q和第二参考位姿qr实时计算出角速度控制量w。其中，所述第二参考位姿包括第二参考点的位置坐标、第二参考点的姿态角，其可定义为：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角。第二参考位姿可表示为：
qr＝[xr,yr,θr] (5)
在式(1)中，qr为第二参考位姿，xr、yr为第二参考点的位置坐标，θr为第二参考点的姿态角。
此外，机器人坐标系下的状态跟踪误差为：
Figure BDA0002306530850000131
以及，角速度控制量计算公式可表示为：
w＝sign(v)·k2·e2+k3·e3 (7)
进一步，将(5)式、(6)式代入(7)式，可得到如下公式，即第二控制器计算角速度控制量所用的公式：
w＝sign(v)·k2·[-sinθ·(xr-x)+cosθ·(yr-y)]+k3(θr-θ)(8)
其中，w为机器人的角速度控制量；sign()为符号参数，v为机器人的线速度控制量；k2、k3为设定的控制器参数，具体实施时，k2、k3的取值可通过零极点匹配等方法确定；xr、yr为第二参考点的位置坐标分量；x、y为机器人的位置坐标分量；θr为第二参考点的姿态角；θ为机器人的姿态角；所述第二参考点满足：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角。
图6是第一控制器能够提高位姿控制精准度的原理示意图。简便起见，在图6中，假设对接点与路标在世界坐标系下处于同一位姿，且假设摄像头与机器人具有相同的位姿。需要指出的是下面的分析和讨论也同样适用于摄像头固连在机器人其他位置的情形。
在图6中，子图(a)描述了真实的机器人与路标的相对位姿关系。由于摄像头测量路标的角度不准确，此时在机器人坐标系下，路标的姿态角会出现角度偏差，即如子图(b)所示情形。当以路标坐标系为基准坐标系表示机器人位姿时，机器人的角度θ也会出现偏差，进而会导致在基于第二控制器计算角速度控制量时出现偏差。但是，与此同时，在路标坐标系下，机器人中心与路标中心所构成的向量在路标坐标系下的角度(即atan[(ys-y)/(xs-x)])也出现了同样的测量误差Δθ。因此，在摄像头测量路标的角度不准确时，机器人位置与对接点位置连线的夹角
Figure BDA0002306530850000141
仍能够保持准确，从而可被用来能计算出合适的角速度控制量。
图7是根据本发明第三实施例的机器人位姿控制装置的主要模块示意图。如图7所示，本发明实施例的机器人位姿控制装置700包括：位姿估计模块701、判断模块702、确定模块703。
位姿估计模块701，用于根据传感器定位技术估计机器人的位姿。
示例性地，所述传感器定位技术可以为基于摄像头的定位技术。在该示例中，位姿估计模块701基于摄像头定位技术估计机器人的位姿可包括：测量路标(比如二维码、图像线特征、角特征等)在摄像头坐标系下的位姿，并根据摄像头与机器人本体的相对位姿关系确定机器人在路标坐标系下的位姿。其中，所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、机器人的姿态角(或者称为“航向角”)。
需要指出的是，本发明中的传感器定位技术并不局限于基于摄像头的定位技术。在不影响本发明实施的情况下，若在基于传感器定位技术估计机器人的位姿时存在路标角度测量不准确的问题，都可以应用本发明的机器人位姿控制装置进行位姿控制。
判断模块702，用于根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确。
在一个可选实施方式中，所述当前环境信息包括当前摄像头与参照物之间的距离以及当前环境光强。在该可选实施方式中，判断模块702根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确具体包括：判断模块702判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围、且当前环境光强是否位于第二取值范围；在所述当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围、且当前环境光强位于第二取值范围的情况下，判断模块702确认所述机器人的位姿估计准确；在所述当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围、或者当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，判断模块702确认所述机器人的位姿估计不准确。
其中，第一取值范围和第二取值范围可根据实际基于摄像头进行定位时的分辨率需求灵活设置。比如，在使用普通工业用二维码摄像头及二维码大小为4.5cm×4.5cm时，要求测量角度的分辨率为0.1度，也就是说，每当实际机器人角度增加0.1度时，摄像头测量系统能正确测量出至少0.1度的角度增量，反之亦然。经实验，此时可将第一取值范围设置为：小于或等于0.5m，将第二取值范围设置为：大于等于200lx、且小于等于400lx。意即，在当前摄像头与参照物之间的距离小于或等于0.5m，且当前环境光强大于等于200lx、且小于等于400lx情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；否则，确认所述机器人的位姿估计不准确。
需要指出的是，根据不同的测量角度分辨率的需求及不同的摄像头测量系统性能，控制器切换条件(即判断机器人的位姿估计是否准确的条件)可能有不同设置，具体实施时可根据实际需要进行调整。
确定模块703，用于在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
其中，第一控制器和第二控制器可采用相同的线速度控制量计算方式。比如，可根据外部效率要求、车体性能、安全性要求等因素确定线速度控制量。
在一个可选实施方式中，第一控制器可基于如下方式确定线速度控制量：根据机器人与对接点之间的距离、以及机器人到达对接点时的设定速度、以及设定加速度，确定机器人的线速度控制量。例如，第一控制器可根据如下公式计算线速度控制量：
Figure BDA0002306530850000151
其中，vend为到达对接点的速度，a为减速度(即作减速运动的加速度的绝对值)，x为剩余距离(即机器人当前位置与对接点之间的距离)。
在本发明实施例中，考虑到在摄像头距离路标较远或者环境光线较差时，摄像头测量的路标角度值并不准确，会导致据此估计出的机器人(比如AGV)的位姿不准确，进而给角速度控制量的计算带来误差。因此，在这种情况下，可基于第一控制器计算角速度控制量，以消除位姿估计不准确带来的不良影响。其中，在机器人位姿估计不准确的情况下，第一控制器的角速度控制量计算精度高于第二控制器。
在一个可选实施方式中，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第一控制器可根据q和第一参考位姿实时计算出角速度控制量w，具体包括：将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角，以得到第一参考位姿；根据所述第一参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。其中，所述第一参考位姿包括第一参考点的位置坐标、第一参考点的姿态角。
进一步，在上述可选实施方式的一个具体示例中，第一控制器可根据如下公式计算角速度控制量：
w＝k4·[atan[(ys-y)/(xs-x)]-θ]；
其中，w为机器人的角速度控制量，k4为设定的控制器参数，atan[(ys-y)/(xs-x)]为第一参考点的姿态角，xs、ys为对接点的位置坐标，x、y为机器人的位置坐标，θ为机器人的姿态角。
其中，第一控制器所采用的上述角速度控制量计算公式的物理含义可表示为：根据路标坐标系下机器人姿态角方向和机器人与对接点连线的夹角
Figure BDA0002306530850000161
计算角速度控制量。由于在摄像头坐标系下的路标测量角度出现异常时该夹角
Figure BDA0002306530850000162
也是准确的，因此基于该夹角计算出的角速度控制量也是准确的。
进一步，确定模块703，还可用于在所述机器人的位姿估计准确的情况下，基于第二控制器确定机器人的角速度控制量。
具体来说，若定义q＝[x,y,θ]T为实时测量的路标坐标系下的机器人位姿，第二控制器可根据q和第二参考位姿实时计算出角速度控制量w，具体包括：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角，以得到第二参考位姿；根据所述第二参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。其中，所述第二参考位姿包括第二参考点的位置坐标、第二参考点的姿态角，其可定义为：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角。
进一步，在一个可选实施方式中，第二控制器可根据如下公式计算角速度控制量：
w＝sign(v)·k2·[-sinθ·(xr-x)+cosθ·(yr-y)]+k3(θr-θ)；
其中，w为机器人的角速度控制量；sign()为符号参数，v为机器人的线速度控制量；k2、k3为设定的控制器参数，具体实施时，k2、k3的取值可通过零极点匹配等方法确定；xr、yr为第二参考点的位置坐标分量；x、y为机器人的位置坐标分量；θr为第二参考点的姿态角；θ为机器人的姿态角；所述第二参考点满足：由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角。
在本发明实施例的装置中，通过采集环境信息、并根据环境信息判断机器人的位姿估计是否准确，以及在所述机器人的位姿估计不准确的情况下基于第一控制器确定机器人的角速度控制量，在所述机器人的位姿估计准确的情况下基于第二控制器确定机器人的线速度及角速度控制量，能够提高机器人位姿控制的精准度，进而能够解决由于位姿估计不准确所导致的机器人难以准确对接、甚至对接失败的问题。
图8示出了可以应用本发明实施例的机器人位姿控制方法或机器人位姿控制装置的示例性系统架构800。
如图8所示，系统架构800可以包括移动机器人801、802、803，网络804和服务器805。网络804用以在移动机器人801、802、803和服务器805之间提供通信链路的介质。网络804可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
移动机器人801、802、803可以是AGV、扫地机器人或者其他类型的移动机器人。移动机器人801、802、803通过网络804与服务器805交互，以接收或发送消息等。移动机器人801、802、803上可以安装有摄像头、激光雷达、GPS传感器、IMU(惯导)传感器等传感器中的一种或多种。
服务器805可以是提供各种服务的服务器，例如对移动机器人801、802、803进行控制、管理的管理服务器。管理服务器可以对接收到的移动机器人发送的位姿控制请求等进行分析等处理，并将处理结果(例如角速度控制量、线速度控制量)反馈给移动机器人。
需要说明的是，本发明实施例所提供的机器人位姿控制方法可由服务器805执行，相应地，机器人位姿控制装置可设置于服务器805中。
应该理解，图8中的移动机器人、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的移动机器人、网络和服务器。另外，除了图8所示架构外，本发明实施例所提供的机器人位姿控制装置也可为设置在移动机器人上的模块，并由其执行机器人位姿控制方法。
下面参考图9，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统900的结构示意图。图9示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示，计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括位姿估计模块、判断模块和确定模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，位姿估计模块还可以被描述为“对机器人的位姿进行估计的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行以下流程：根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人位姿控制方法，其特征在于，所述方法包括：
根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；
根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；
在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述机器人的位姿估计准确的情况下，基于第二控制器确定机器人的线速度及角速度控制量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传感器定位技术为基于摄像头的定位技术，所述当前环境信息包括：当前摄像头与参照物之间的距离、以及当前环境光强；
所述根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确的步骤包括：判断当前摄像头与参照物之间的距离是否位于第一取值范围、且当前环境光强是否位于第二取值范围；在所述当前摄像头与参照物之间的距离位于第一取值范围、且当前环境光强位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计准确；在所述当前摄像头与参照物之间的距离不位于第一取值范围、或者当前环境光强不位于第二取值范围的情况下，确认所述机器人的位姿估计不准确。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于第一控制器和/或第二控制器确定机器人的线速度控制量包括：根据机器人与对接点之间的距离、以及机器人到达对接点时的设定速度、以及设定加速度，确定机器人的线速度控制量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一控制器确定机器人的角速度控制量包括：
将机器人的位置坐标作为第一参考点的位置坐标，将机器人和对接点的连线与对接点处的设定姿态角方向的夹角作为第一参考点的姿态角，以得到第一参考位姿；根据所述第一参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于第二控制器确定机器人的角速度控制量包括：
由机器人的位置坐标处向对接点处的设定姿态角方向作垂线，并将垂足点的位置坐标作为第二参考点的位置坐标，将对接点处的设定姿态角作为第二参考点的姿态角，以得到第二参考位姿；根据所述第二参考位姿和机器人的位姿确定状态跟踪误差；根据所述状态跟踪误差确定机器人的角速度控制量。
7.一种机器人位姿控制装置，其特征在于，所述装置包括：
位姿估计模块，用于根据传感器定位技术估计机器人的位姿；所述机器人的位姿包括：机器人的位置坐标、以及机器人的姿态角；
判断模块，用于根据采集的当前环境信息判断所述机器人的位姿估计是否准确；
确定模块，用于在所述机器人的位姿估计不准确的情况下，基于第一控制器确定机器人的线速度和角速度控制量。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还用于在所述机器人的位姿估计准确的情况下，基于第二控制器确定机器人的角速度控制量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一所述的方法。
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