CN113625320B - 一种基于差分gps和反光板的室外组合定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，将RTK差分GPS信号接收模组和激光雷达反光板组合用于停车机器人的室外场地定位。本发明通过RTK差分GPS以及反光板的组合能够实现室外场地全部位置的高精度定位，并且可以实现任意点的全局初始定位，定位效果稳定。

Description

一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法
技术领域
本发明涉及一种应用于室外停车机器人的组合定位方法，尤其涉及一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法。
背景技术
随着我国汽车消费的迅速发展，车辆保有量逐年上升，使得停车变得越来越困难，消耗了普通人大量的日常时间。近年来随着自动驾驶技术的蓬勃发展，室外自动停车机器人因此应运而生。在停车机器人的自动驾驶领域里，导航和定位一直是最核心的技术问题，目前针对于露天停车场地较为空旷，且停车流程包含了室内外场地切换的特殊条件因素，单纯采用反光板、3D SLAM、RTK差分GPS导航均无法实现整个流程的定位工作。
基于3D-SLAM与差分GPS的室外组合定位方式，该技术的问题在于必须从特定点启动，无法实现建筑物附近的全局定位和重定位。此外，停车场地空旷且车辆变动频繁的实际情况也严重制约3D-SLAM的定位精度和稳定性。
使用单一传感器的室外定位方式：1）单3D-SLAM，该技术可以在建筑物附近实现高精度定位，但问题在于室外停车场面积大且空旷，缺少参照物，且地面参照物被车辆所遮挡，因此很容易出现丢失位置的情况；2）单RTK差分GPS，该技术可以在室外空旷实现较高精度定位，但在建筑物附近定位数据不准确，在室内完全丢失位置；3）单线激光雷达反光板定位，该技术可实现全局高精度定位和重定位，但需要布置反光板，因此在室外大场地下布置的反光板工作量和施工成本巨大。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法。
为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，将RTK差分GPS信号接收模组和激光雷达反光板组合用于停车机器人的室外场地定位。
进一步地，将定位过程分为四种状态：RTK定位失效且反光板定位失效、RTK定位成功但反光板定位失效、RTK定位失效但反光板定位成功、RTK定位成功且反光板定位成功。
进一步地，RTK定位失效且反光板定位失效即代表地图中有无法定位的盲区或者外界环境影响导致定位异常，因此机器人会停留原地并上报状态信息，等待后台处理；RTK定位失效但反光板定位成功时，定位即依赖于反光板定位，反之依然；RTK定位和反光板定位均成功时，融合二者的定位结果。
进一步地，在停车机器人安装上激光雷达，在室内和室外建筑物上布置反光板，然后选择一个既能够收到RTK差分GPS数据又能够检测到足够数量的反光板的地方作为起始点，并移动机器人建立反光板地图。
进一步地，机器人建立反光板地图过程为：机器人首先静止不动，不断获取激光雷达数据并识别出反光板的位置，直到每个识别到的反光板的位置都被记录了20组以上的数据，选取距离最近的5个反光板位置作为初始地图参照；
移动机器人，不断计算出新的反光板位置，将位置压入数组中，当该数组中的点所在位置0.2m范围内没有反光板，且数组中有20个点距离此点距离小于20cm，则表明此点附近有一个新的反光板，加权平均以计算该反光板的最优位置，存入反光板列表；按照这个过程直到把所有的反光板都记录到反光板列表中；
回环检测重复识别的反光板，并提取出误差；根据机器人的路径信息分配误差；重新计算所有反光板的位置，构建完成地图。
进一步地，从反光板地图中读取所有反光板的位置信息，根据扫描到的反光板及其相互之间的距离信息通过三点定位方法计算反光板位置进行全局初定位。
进一步地，确定完机器人初始位姿之后，根据上一周期的速度信息和时间推算出本周期的机器人新位姿，根据新的位姿和时间去推算本周期的实际速度；根据速度信息修正激光雷达的点云畸变，重新计算反光板位置；利用迭代算法不断迭代定位位姿和速度信息，直到收敛，获得高精度定位。
进一步地，用最近邻方法去匹配实测反光板和地图反光板，找到足够数量的反光板之后，利用三点定位的原理去推算机器人新的位姿。
进一步地，为满足方法应用，系统中还包含有工控计算机、局域网络通信设备、4G网络通信设备。
进一步地，激光雷达以及RTK差分GPS信号接收模组通过交换机连接，交换机上还连接有局域网络通信设备、4G网络通信设备以及工控计算机；工控计算机通过PLC连接停车机器人以及遥控器。
本发明通过RTK差分GPS以及反光板的组合能够实现室外场地全部位置的高精度定位，并且可以实现任意点的全局初始定位，定位效果稳定。
附图说明
图1为部署阶段的工作流程图。
图2为定位有效性判定的工作流程图。
图3为反光板建图的工作流程图。
图4为反光板定位的工作流程图。
图5为本发明硬件系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法。
包括如图5所示的硬件部分：RTK差分GPS信号接收模组，单线高精度可读取点云幅值信息的激光雷达，高性能工控计算机，停车机器人，局域网络通信设备，4G网络通信设备。
激光雷达以及RTK差分GPS信号接收模组通过交换机连接，交换机上还连接有局域网络通信设备、4G网络通信设备以及工控计算机；工控计算机通过PLC连接停车机器人以及遥控器。
局域网络通信设备包括路由器，路由器上连接4G模块1；RTK上连接4G模块2。
方法策略分成两部分：
第一部分是部署。如图1所示，主要目的是实现反光板与RTK定位数据的统一化，使得两者的数据定位数据可以相互转换，在同一地点的定位坐标相同，并保证两者定位有效区域能够覆盖场地的所有区域。具体方法是首先布置室内和室外建筑物的反光板，然后选择一个既能够收到RTK差分GPS数据又能够检测到足够数量的反光板的地方作为起始点。保存此点的经纬度信息，并移动机器人建立反光板地图。利用自动标定算法自动标定反光板与RTK的定位结果的位姿转移矩阵，然后保存转移矩阵和起始原点到xml文件中，每次启动定位都读取此信息。
第二部分是定位。定位是建立在部署的基础之上的，因此要想获得较为均一的定位结果，就要首先保证部署的准确性。定位将定位过程分成4种状态，如图2所示，分别是：RTK定位失效且反光板定位失效、RTK定位成功但反光板定位失效、RTK定位失效但反光板定位成功、RTK定位成功且反光板定位成功。
RTK定位失效且反光板定位失效即代表地图中有无法定位的盲区或者外界环境影响导致定位异常，因此机器人会停留原地并通过4G和局域网上报状态信息，等待后台处理；RTK定位失效但反光板定位成功时，切换定位状态到单反光板定位，定位即依赖于反光板定位，反之依然；RTK定位和反光板定位均成功时，利用卡尔曼滤波算法融合二者的定位结果。
下面详细介绍反光板与RTK定位的实现过程：
1、反光板建图
如图3所示，机器人安装上高精度单线激光雷达，并保证激光雷达点云能够反馈幅值信息。首先在原点启动建图程序：机器人首先静止不动，不断获取激光雷达数据并识别出反光板的位置，直到每个识别到的反光板的位置都被记录了20组以上的数据，选取距离最近的5个反光板位置作为初始地图参照。
移动机器人，不断计算出新的反光板位置，将位置压入数组中，当该数组中的点所在位置0.2m范围内没有反光板，且数组中有20个点距离此点距离小于20cm，则表明此点附近有一个新的反光板，加权平均以计算该反光板的最优位置，存入反光板列表。
按照这个过程直到把所有的反光板都记录到反光板列表中。回环检测重复识别的反光板，并提取出误差。根据机器人的路径信息分配误差。重新计算所有反光板的位置，将建图数据通过xml格式保存到文件中以便后续使用，构建完成地图。
2、反光板定位
如图4所示，从XML格式反光板地图中读取所有反光板的位置信息，根据扫描到的反光板及其相互之间的距离信息进行全局初定位，主要方法是通过找对应的反光板，然后利用三点定位方法计算反光板位置。确定完机器人初始位姿之后，根据上一周期的位姿和本周期的反光板扫描结果，计算位姿增量和速度信息。根据速度信息修正激光雷达的点云畸变，重新计算反光板位置。利用高斯-赛德尔迭代算法不断迭代定位位姿和速度信息，直到收敛，获得高精度定位。
具体步骤如下：
1）全局初定位：程序启动之后，需要对机器人位姿进行全局初定位，读取激光雷达的数据，利用反光板识别模块得到周围反光板相对于机器人的位置信息数组，加载建立的反光板xml地图数据，进行匹配。匹配方式是根据两种数据（地图和实测数据）的每个反光板和其相邻反光板所组成的三角形作为特征标识，当地图中某个反光板的特征三角形与实测数据反光板的特征三角形相同（方法是判断三边长度近乎相等）的数量大于2，那么就可以确定这个实测的反光板即为地图上对应的反光板。识别到足够数量的反光板（大于等于三个）之后，就可以根据三点定位的原理去计算当前机器人的位姿了。
2）移动定位：确定全局位姿之后，为了最大可能性地提高的定位速度，根据上一周期的速度信息和时间推算出本周期的机器人位姿，然后用最近邻方法去匹配实测反光板和地图反光板，找到足够数量的反光板之后，利用三点定位的原理去推算机器人新的位姿，根据新的位姿和时间去推算本周期的实际速度，因为机器人移动过程中，激光雷达数据会产生畸变，比如直线行走时，激光雷达点云数据是螺旋线，因此要根据实际速度去修正激光雷达的点云数据，具体做法是根据每个点云的扫描时间不同，通过速度和点云与末端时刻的时间间隔计算出每个点偏移补偿数据，根据补偿数据计算出新的点云位置，根据新的点云位置去三点定位机器人位姿，根据新的位姿去解算新的速度，从而迭代求解。求出速度的迭代方向，通过高斯-赛德尔迭代算法迭代步长，使得速度迭代增量小于1e-6，既满足定位的收敛，输出高精度位置信息。
3）全局重定位：移动定位由于某些意外的特殊原因丢失位置之后，算法会给机器人发出报警信息，并通知机器人停止前进。算法切换到全局重定位代码段，重定位算法原理与全局初定位类似。如果全局重定位失效，那么程序会发出异常警报，并告知机器人和后台定位失效，请求现场协助。
具体应用：在室内平整区域部署的停车场地内，大约每隔10米左右布置一个反光板，机器人移动建图获取场地内所有反光板的位置之后，写入到xml格式的地图文件中。定位开始时，算法加载地图数据，并读取激光雷达扫描的数据，由于有可能出现部分反光板被建筑物锁遮挡的情况，因此在布置时要确保每个位置都能扫描到3个以上的反光板，扫描最远距离为50米。实测算法重复定位精度达到±0.5cm。本算法测试时未使用里程计数据，而完全根据激光雷达的扫描数据进行定位和速度矢量估计，并提供了里程计的拓展卡尔曼参数接口，通信方式有socket，ROS，以及共享内存。如果能够提供可靠的里程计，定位精度会进一步提高。
3、RTK差分GPS数据解析
通过网口socket将nmea格式的定位数据读取出来，得到搜星数据，经纬度信息，求解状态等信息。利用utm坐标投影方法计算出原点的平面位置，机器人移动之后，用同样的方法计算机器人当前的平面位置，两者做差求出机器人的位置，姿态直接从RTK中读取。
4、定位数据自动标定
机器人在RTK差分定位结果和反光板定位结果都准确的区域内按照“口”字型路径移动一周，读取两种定位结果数据，用最小二乘法拟合姿态角度偏移量dα，x方向的缩放比例kx，y方向的缩放比例ky三个量，并保存。
5、融合策略
标定完成RTK差分GPS定位和反光板定位结果的转换关系之后，分别提取两者的有效性判据条件：RTK求解状态是否为固定解以及反光板识别到的反光柱数量。根据这两个关键参数可以确定定位结果是否唯一且稳定。由此，可以分成四种情况制定数据融合策略。
对于两者均有效的情况，首先获取RTK定位数据和反光板定位的方差信息，因为两者都是观测值，因此在做融合时，可以根据方差信息动态分配两者的定位权值，基本的思想依然是利用卡尔曼融合的思想。方差较小的定位数据，说明精度较高，权值分配更大一些。
上述实施方式并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的技术方案范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，其特征在于：将RTK差分GPS信号接收模组和激光雷达反光板组合用于停车机器人的室外场地定位；
将定位过程分为四种状态：RTK定位失效且反光板定位失效、RTK定位成功但反光板定位失效、RTK定位失效但反光板定位成功、RTK定位成功且反光板定位成功；
RTK定位失效且反光板定位失效即代表地图中有无法定位的盲区或者外界环境影响导致定位异常，因此机器人会停留原地并上报状态信息，等待后台处理；RTK定位失效但反光板定位成功时，定位即依赖于反光板定位，反之依然；RTK定位和反光板定位均成功时，融合二者的定位结果；
在停车机器人安装上激光雷达，在室内和室外建筑物上布置反光板，然后选择一个既能够收到RTK差分GPS数据又能够检测到大于等于三个的反光板的地方作为起始点，并移动机器人建立反光板地图；
从反光板地图中读取所有反光板的位置信息，根据扫描到的反光板及其相互之间的距离信息通过三点定位方法计算反光板位置进行全局初定位；
确定完机器人初始位姿之后，根据上一周期的速度信息和时间推算出本周期的机器人新位姿，根据新的位姿和时间去推算本周期的实际速度；根据速度信息修正激光雷达的点云畸变，重新计算反光板位置；利用迭代算法不断迭代定位位姿和速度信息，直到收敛，获得高精度定位；
用最近邻方法去匹配实测反光板和地图反光板，找到大于等于三个的反光板之后，利用三点定位的原理去推算机器人新的位姿。
2.根据权利要求1所述的基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，其特征在于：机器人建立反光板地图过程为：机器人首先静止不动，不断获取激光雷达数据并识别出反光板的位置，直到每个识别到的反光板的位置都被记录了20组以上的数据，选取距离最近的5个反光板位置作为初始地图参照；
移动机器人，不断计算出新的反光板位置，将位置压入数组中，当该数组中的点所在位置0.2m范围内没有反光板，且数组中有20个点距离此点距离小于20cm，则表明此点附近有一个新的反光板，加权平均以计算该反光板的最优位置，存入反光板列表；按照这个过程直到把所有的反光板都记录到反光板列表中；
回环检测重复识别的反光板，并提取出误差；根据机器人的路径信息分配误差；重新计算所有反光板的位置，构建完成地图。
3.根据权利要求1-2任一项所述的基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，其特征在于：为满足方法应用，系统中还包含有工控计算机、局域网络通信设备、4G网络通信设备。
4.根据权利要求3所述的基于差分GPS和反光板的室外组合定位方法，其特征在于：激光雷达以及RTK差分GPS信号接收模组通过交换机连接，交换机上还连接有局域网络通信设备、4G网络通信设备以及工控计算机；工控计算机通过PLC连接停车机器人以及遥控器。
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