CN113263502A - 一种雷达数据校准方法、装置及机器人 - Google Patents
一种雷达数据校准方法、装置及机器人 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113263502A CN113263502A CN202110604939.9A CN202110604939A CN113263502A CN 113263502 A CN113263502 A CN 113263502A CN 202110604939 A CN202110604939 A CN 202110604939A CN 113263502 A CN113263502 A CN 113263502A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- radar data
- calibration
- radar
- robot
- angle
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 3
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 241000227425 Pieris rapae crucivora Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/1653—Programme controls characterised by the control loop parameters identification, estimation, stiffness, accuracy, error analysis
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J13/00—Controls for manipulators
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
- B25J9/161—Hardware, e.g. neural networks, fuzzy logic, interfaces, processor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本申请适用于机器人技术领域，提供了一种雷达数据校准方法及装置、机器人，包括：控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据；根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度；基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准，能够基于标定校准角度对雷达数据进行自动化地校准，使得校准后的雷达数据能够抵消由于加工误差和装配误差导致的数据差异，提高雷达扫描的准确性，保障机器人能够安全地通过分布有障碍物的区域。
Description
技术领域
本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种雷达数据校准方法、装置及机器人。
背景技术
为了使得机器人能够检测周围环境中的障碍物分布，便于机器人自主导航，通常机器人的机身上会安装一定数量的检测器件，例如激光雷达、深度相机、超声波传感器等来测量机器人与障碍物之间的距离，通过测量机器人和障碍物之间的距离，确保机器人能安全通过分布有障碍物的区域。
为了使得机器人的导航更加智能，通常会在机器人顶部正前方和底部正前方会分别设置激光雷达来检测机器人与障碍物的距离，然而由于实际安装过程中存在的装配误差或加工误差，会导致多个激光雷达获取到的数据之间存在差异，进而导致机器人无法安全地通过分布有障碍物的区域。
发明内容
本申请实施例提供了一种雷达数据校准方法、装置及机器人，可以目前由于多个激光雷达获取到的数据之间存在差异，导致机器人无法安全地通过分布有障碍物的区域的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种雷达数据校准方法，包括：
控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；
控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据；
根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度；
基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度，包括：
基于所述第一雷达数据进行数据拟合，得到第一直线；
基于所述第二雷达数据进行数据拟合，得到第二直线；
根据所述第一直线和所述第二直线的夹角确定标定校准角度。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于标定校准角度对目标雷达数据进行校准，包括：
将所述目标雷达数据基于机器人坐标系旋转所述标定校准角度，得到校准后的目标雷达数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标雷达数据为所述第一激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据或所述第二激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述目标雷达数据为所述第一激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据或所述第二激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据，包括：
控制所述第二激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第二雷达数据。
在第一方面的一种可能的实现方式中，在基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准之后，还包括；基于校准后的目标雷达数据确定障碍物的分布信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种雷达数据校准装置，包括：
控制模块，用于控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据；
角度确定模块，用于根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度；
校准模块，用于基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
第三方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述第一方面所述的方法。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：能够基于标定校准角度对雷达数据进行自动化地校准，使得校准后的雷达数据能够抵消由于加工误差和装配误差导致的数据差异，提高雷达扫描的准确性，保障机器人能够安全地通过分布有障碍物的区域。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的机器人的结构示意图；
图2是本申请一实施例提供的雷达数据校准方法的实现流程示意图；
图3是本申请实施例提供标定场地的示意图；
图4是本申请实施例控制第一激光雷达扫描标定检测物体得到的第一雷达数据的示意图；
图5是本申请实施例控制第二激光雷达扫描标定检测物体得到的第二雷达数据的示意图；
图6是本申请实施例第一直线和第二直线之间的夹角示意图；
图7是本申请实施例提供的雷达数据校准装置的结构示意图；
图8是本申请另一实施例提供的机器人的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
请参阅图1，图1示出了本申请实施例所适用的机器人的结构示意图。如图1所示，在机器人的机身的正前方分别设置了第一激光雷达A1和第二激光雷达A2，上述第一激光雷达A1设置于上述机器人机身的顶部正前方，上述第二激光雷达A2设置于上述机器人机身的底部正前方。可以理解的是，上述第一激光雷达A1也可以设置于上述机器人机身的底部正前方，此时上述第二激光雷达A2可以设置于上述机器人机身的顶部正前方，本申请实施例对此不加以限制。
上述第一激光雷达A1和上述第二激光雷达A2均用于发射雷达信号以探测前方区域的障碍物分布情况。需要说明的是，激光雷达是以发射激光束来探测目标(障碍物)的位置、速度等特征量的雷达装置，其工作原理是向目标发射探测信号(即激光束)，然后将接收到的从目标反射回来的回波信号，进而得到相关的雷达数据，依次来获得目标的相关信息，例如与目标的距离、目标所在的方位，目标的形状参数等。
需要说明的是，在本申请实施例中，上述机器人可以是可移动的机器人、例如巡检机器人、扫地机器人、运输用机器人等。上述机器人的机身正前方是指机器人行进的方向。
可以理解的是，上述图示仅为示例，本申请所提供的雷达数据校准方法还可以用于对两个以上的激光雷达所获取到的雷达数据进行校准方法。上述两个以上的激光雷达均用于探测前方区域的障碍物分布情况。
在设计的时候两个雷达的正前方与机器人的正前方保持一致，但是在实际安装时，由于存在加工误差和装配误差导致在使用时，安装在底部的雷达(第二激光雷达A1)扫描的障碍物场景与安装在顶部的雷达(第一激光雷达A1)扫描的障碍物的场景存在较大差异，而算法软件无法自动纠正这两者的角度差异，因此会导致检测得到的障碍物的分布信息不准确，进而导致机器人无法安全地通过分布有障碍物的区域。
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种雷达数据校准方法，能够基于标定校准角度对雷达数据进行自动化地校准，使得校准后的雷达数据能够抵消由于加工误差和装配误差导致的数据差异，提高雷达扫描的准确性，保障机器人能够安全地通过分布有障碍物的区域。
图2给出了本申请实施例提供给的一种雷达数据校准方法的流程示意图。本申请实施例中，以执行主体为机器人为例进行说明，如图2所示，上述雷达数据校准方法可以包括S201至S204，详述如下：
S201：控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据。
在本申请实施例中，上述标定检测物体可以是预先设置好的标定场地中的标定检测物体，例如墙体等。
示例性的，如图3所示，本申请实施例里会预先设置好标定场地，该标定场地中设置有一面长度为L1，高度为L2的墙体，控制机器人移动到距离该墙体距离为L3的位置，然后控制设置在机器人机身上的第一激光雷达扫描墙体，进而得到如图4中所示的第一雷达数据。
在本申请一实施例中，可以设置墙体的长度L1>＝1.5米，设置墙体的高度L2>＝机器人顶部雷达(第一激光雷达)的高度+预设高度，设置机器人与墙体的距离L3＝3m。其中，上述预设高度可以是0.2米。此外，为了得到较好的雷达数据，上述墙体可以为普通白色粉刷墙体。
可以理解的是，在实际应用过程中，上述标定检测物体可以是其他物体，另外也可以根据实际应用场景来设置墙体的长和高，也可以根据实际应用场景来设置机器人与墙体的距离，上述仅为示例而非限制。
在具体应用中，可以控制所述第一激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第一雷达数据。
上述预设角度可以根据实际应用需求进行设置，例如设置为5度等，本申请对此不加以限制。
上述第一激光雷达每发射一次激光束就会接收到如图4所示中的一个点，控制激光雷达转动到扫描完整个标定检测物体(墙体)后，就能够得到上述第一雷达数据。
在本申请实施例中，上述第一激光雷达可以设置在机器人机身的顶部正前面。
S202：控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据。
在本申请实施例中，上述第二激光雷达是相对于第一激光雷达设置的，上述第二激光雷达的个数可以是1个，也可以是多个，本申请对此不加以限制，以下以上述第二激光雷达的个数为1个为例进行说明。
具体的，机器人会控制设置在机器人机身上第二激光雷达在预先设置好的标定场地中(如图3所示)扫描该标定检测物体，进而得到如图5所示的第二雷达数据。
在具体应用中，同样可以控制所述第二激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第二雷达数据。
上述预设角度可以根据实际应用需求进行设置，例如设置为5度等，本申请对此不加以限制。
上述第二激光雷达每发射一次激光束就会接收到如图5所示中的一个点，控制激光雷达转动到扫描完整个标定检测物体(墙体)后，就能够得到上述第二雷达数据。
在本申请实施例中，上述第二激光雷达可以设置在机器人机身的底部正前面。
具体的，机器人可以先控制第一激光雷达对标定检测物体进行扫描后再控制第二激光雷达对标定检测物体进行扫描；机器人也可以先控制第二激光雷达对标定检测物体进行扫描后再控制第一激光雷达对标定检测物体进行扫描；当然，机器人还可以控制第一激光雷达和第二激光雷达同事对标定检测物体进行扫描。
在具体应用中，机器人可以发出控制指令给到运动机构，使得机器人移动到目标位置，然后再控制第一激光雷达和第二激光雷达对标定检测物体进行扫描。上述目标位置就是距离上述墙体的距离为L3，且距离墙体两端长度相等的位置。
在具体应用中，机器人在确定机器人移动到目标位置后，可以发出扫描控制指令给到上述第一激光雷达和上述第二激光雷达，以控制上述第一激光雷达和上述第二激光雷达对标定检测物体进行扫描检测。
S203：根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度。
在本申请实施例中，由于第一雷达数据是第一激光雷达对标定场地内的墙体进行扫描后得到的多个点，因此，可以基于这些点拟合成一条直线，同理，第二雷达数据也可以拟合出一条直线。将这两条直线的夹角确定为第一激光雷达或第二激光雷达获取到的目标雷达数据转换到机器人坐标系中所需要校正的角度，即标定校准角度。
需要说明的是，将激光雷达获取到的数据转换到机器人坐标系中是本领域常规的数据处理手段，本申请对此不在加以赘述。
在本申请一实施例中，上述S203可以包括以下步骤：
基于所述第一雷达数据进行数据拟合，得到第一直线；
基于所述第二雷达数据进行数据拟合，得到第二直线；
根据所述第一直线和所述第二直线的夹角确定标定校准角度。
如图6所示，由于安装误差或加工误差，第一雷达数据拟合而成的第一直线和第二雷达数据拟合而成的第二直线之间存在一个夹角θ，该夹角θ就是顶部(或底部)激光雷达相对于机器人的坐标系变换中需要标定校准的角度，即标定校准角度。
需要说明的是，在机器人机身上存在有多个第二激光雷达的情况下，机器人可以根据每个第二激光雷达得到的第二雷达数据拟合成对应的直线，再基于对应的直线确定出于第一雷达数据拟合出的直线之间的夹角，以此来确定每个第二激光雷达与第一激光雷达之间的标定校准角度。
S204：基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
在本申请实施例中，在确定了标定校准角度之后，机器人可以将该标定校准角度进行保存，然后在机器人移动的过程中，通过第一激光雷达和第二激光雷达去对前进路线上存在的障碍物(以下简称前方障碍物)进行扫描，进而得到目标雷达数据，然后基于保存的标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
在此需要说明的是，上述目标雷达数据可以是第一激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据，也可以是第二激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据。即，本申请实施例可以基于标定校准角度对第一激光雷达获取到的雷达数据进行校准，也可以基于标定校准角度对第二激光雷达获取到的雷达数据进行校准，对此不加以限制。
需要说明的是，上述基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准具体可以是将所述目标雷达数据基于机器人坐标系旋转所述标定校准角度，得到校准后的目标雷达数据。
在本申请一实施例中，上述雷达数据校准方法还可以包括以下步骤：
基于校准后的目标雷达数据确定障碍物的分布信息。
在具体应用中，通过对校准后的目标雷达数据进行数据分析，就能够确定出前方障碍物的位置以及形状等分布信息。
综上可知，本申请实施例提供的雷达数据校准方法，能够基于标定校准角度对雷达数据进行自动化地校准，使得校准后的雷达数据能够抵消由于加工误差和装配误差导致的数据差异，提高雷达扫描的准确性，保障机器人能够安全地通过分布有障碍物的区域。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的雷达数据校准方法，图7示出了本申请实施例提供的雷达数据校准装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图7，该雷达数据校准装置70包括：控制模块71、角度确定模块72以及校准模块73。
控制模块71用于控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据。
角度确定模块72用于根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度。
校准模块73用于基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
在一种可能的实现方式中，上述角度确定模块72包括拟合单元和确定单元。
拟合单元用于基于所述第一雷达数据进行数据拟合，得到第一直线；基于所述第二雷达数据进行数据拟合，得到第二直线。
确定单元用于根据所述第一直线和所述第二直线的夹角确定标定校准角度。
在一种可能的实现方式中，上述校准模块73具体应用于将所述目标雷达数据基于机器人坐标系旋转所述标定校准角度，得到校准后的目标雷达数据。
在一种可能的实现方式中，上述控制模块71具体用于控制所述第一激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第一雷达数据。
在一种可能的实现方式中，上述控制模块71还用于控制所述第二激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第二雷达数据。
在一种可能的实现方式中，上述雷达数据校准装置还可以包括障碍物确定模块。
障碍物确定模块用于基于校准后的目标雷达数据确定障碍物的分布信息。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图8为本申请另一实施例提供的机器人的结构示意图。如图8所示，该实施例的机器人8包括：至少一个处理器80(图8中仅示出一个)处理器、存储器81以及存储在所述存储器81中并可在所述至少一个处理器80上运行的计算机程序82，所述处理器80执行所述计算机程序82时实现上述任意各个机器人的控制方法实施例中的步骤。
该机器人可包括，但不仅限于，处理器80、存储器81。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是机器人8的举例，并不构成对机器人8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所称处理器80可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器80还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器81在一些实施例中可以是所述机器人8的内部存储单元，例如机器人8的硬盘或内存。所述存储器81在另一些实施例中也可以是所述机器人8的外部存储设备，例如所述机器人8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器81还可以既包括所述机器人8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器81用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器81还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到机器人的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种雷达数据校准方法，其特征在于，应用于机器人，所述方法包括：
控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；
控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据；
根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度；
基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
2.如权利要求1所述的雷达数据校准方法，其特征在于，所述根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度，包括：
基于所述第一雷达数据进行数据拟合，得到第一直线；
基于所述第二雷达数据进行数据拟合，得到第二直线；
根据所述第一直线和所述第二直线的夹角确定标定校准角度。
3.如权利要求1所述的雷达数据校准方法，其特征在于，所述基于标定校准角度对目标雷达数据进行校准，包括：
将所述目标雷达数据基于机器人坐标系旋转所述标定校准角度，得到校准后的目标雷达数据。
4.如权利要求3所述的雷达数据校准方法，其特征在于，所述目标雷达数据为所述第一激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据或所述第二激光雷达对前方障碍物进行扫描得到的雷达数据。
5.如权利要求1所述的雷达数据校准方法，其特征在于，所述控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据，包括：
控制所述第一激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第一雷达数据。
6.如权利要求1所述的雷达数据校准方法，其特征在于，所述控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据，包括：
控制所述第二激光雷达每转动预设角度时发射一次激光束，记录每次接收到的回波信号，得到所述第二雷达数据。
7.如权利要求1至6任一项所述的雷达数据校准方法，其特征在于，在基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准之后，还包括；
基于校准后的目标雷达数据确定障碍物的分布信息。
8.一种雷达数据校准装置，其特征在于，包括：
控制模块，用于控制第一激光雷达扫描标定检测物体，获取第一雷达数据；控制第二激光雷达扫描所述标定检测物体，获取第二雷达数据；
角度确定模块，用于根据所述第一雷达数据和所述第二雷达数据确定所述标定校准角度；
校准模块，用于基于所述标定校准角度对目标雷达数据进行校准。
9.一种机器人，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110604939.9A CN113263502A (zh) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 一种雷达数据校准方法、装置及机器人 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110604939.9A CN113263502A (zh) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 一种雷达数据校准方法、装置及机器人 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113263502A true CN113263502A (zh) | 2021-08-17 |
Family
ID=77233755
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110604939.9A Pending CN113263502A (zh) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 一种雷达数据校准方法、装置及机器人 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113263502A (zh) |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130045557A (ko) * | 2011-10-26 | 2013-05-06 | 현대중공업 주식회사 | Ｌｖｓ의 좌표계를 보정하는 방법 |
| JP2017026551A (ja) * | 2015-07-27 | 2017-02-02 | 日産自動車株式会社 | キャリブレーションターゲット、キャリブレーション方法 |
| CN106405555A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置 |
| CN109760064A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-05-17 | 广东电网有限责任公司 | 一种移动机器人自身位置的调整方法和装置 |
| CN110118571A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-13 | 芜湖智久机器人有限公司 | 一种获取移动设备上的激光传感器的安装角度误差的方法 |
| CN110142805A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-20 | 武汉爱速达机器人科技有限公司 | 一种基于激光雷达的机器人末端校准方法 |
| CN110221313A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-10 | 广东嘉腾机器人自动化有限公司 | Agv小车的激光雷达安装位置修正方法以及agv小车 |
| CN111121625A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 安徽意欧斯物流机器人有限公司 | 一种对角布置双激光雷达相对位置标定方法 |
| CN112388602A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-23 | 斯坦德机器人（深圳）有限公司 | 一种移动机器人的标定方法、装置及设备 |
-
2021
- 2021-05-31 CN CN202110604939.9A patent/CN113263502A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130045557A (ko) * | 2011-10-26 | 2013-05-06 | 현대중공업 주식회사 | Ｌｖｓ의 좌표계를 보정하는 방법 |
| JP2017026551A (ja) * | 2015-07-27 | 2017-02-02 | 日産自動車株式会社 | キャリブレーションターゲット、キャリブレーション方法 |
| CN106405555A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-02-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于车载雷达系统的障碍物检测方法和装置 |
| CN109760064A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-05-17 | 广东电网有限责任公司 | 一种移动机器人自身位置的调整方法和装置 |
| CN110118571A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-13 | 芜湖智久机器人有限公司 | 一种获取移动设备上的激光传感器的安装角度误差的方法 |
| CN110142805A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-20 | 武汉爱速达机器人科技有限公司 | 一种基于激光雷达的机器人末端校准方法 |
| CN110221313A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-09-10 | 广东嘉腾机器人自动化有限公司 | Agv小车的激光雷达安装位置修正方法以及agv小车 |
| CN111121625A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-08 | 安徽意欧斯物流机器人有限公司 | 一种对角布置双激光雷达相对位置标定方法 |
| CN112388602A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-02-23 | 斯坦德机器人（深圳）有限公司 | 一种移动机器人的标定方法、装置及设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109782258B (zh) | 车辆激光雷达的位置检测方法、装置及存储介质 | |
| CN109975773B (zh) | 毫米波雷达标定方法、装置、设备和存储介质 | |
| US9046599B2 (en) | Object detection apparatus and method | |
| US20200233061A1 (en) | Method and system for creating an inverse sensor model and method for detecting obstacles | |
| CN111913169B (zh) | 激光雷达内参、点云数据的修正方法、设备及存储介质 | |
| CN112513679A (zh) | 一种目标识别的方法和装置 | |
| CN111694358B (zh) | 运送机器人的控制方法、装置、运送机器人和存储介质 | |
| CN112213738B (zh) | 无人搬运车地图构建方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2020258231A1 (zh) | 毫米波雷达组件安装角度的标定方法及系统、可移动平台 | |
| CN114236564B (zh) | 动态环境下机器人定位的方法、机器人、装置及存储介质 | |
| CN112083441A (zh) | 激光雷达和毫米波雷达深度融合的障碍物检测方法及系统 | |
| CN114442073B (zh) | 激光雷达的标定方法、装置、车辆及存储介质 | |
| CN117651882A (zh) | 反射率校正方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备 | |
| CN114839611A (zh) | 一种毫米波雷达的自标定方法及装置 | |
| CN114115263A (zh) | 用于agv的自主建图方法、装置、移动机器人及介质 | |
| CN111819602A (zh) | 增加点云采样密度的方法、点云扫描系统、可读存储介质 | |
| CN115755078A (zh) | 一种激光雷达的测距方法、激光雷达及存储介质 | |
| CN113296120B (zh) | 一种障碍物检测方法及终端 | |
| CN113776520A (zh) | 地图构建、使用方法、装置、机器人和介质 | |
| CN111179413B (zh) | 三维重建方法、装置、终端设备及可读存储介质 | |
| CN113263502A (zh) | 一种雷达数据校准方法、装置及机器人 | |
| CN115267812B (zh) | 一种基于高亮区域的定位方法、装置、介质及机器人 | |
| CN114935747B (zh) | 一种激光雷达的标定方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2022256976A1 (zh) | 稠密点云真值数据的构建方法、系统和电子设备 | |
| CN115685219A (zh) | 基于激光扫描的目标探测方法、装置及目标探测终端 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210817 |