CN113814997B - 一种机器人重定位方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种机器人重定位方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；根据获取的所述协助定位机器人的位姿数据，以及所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据，对所述目标机器人进行重定位。本公开方案通过其他机器人协助丢失定位的机器人完成重定位，不仅可以减少定位装置的部署数量，还可提高机器人重定位的成功率。

Description

一种机器人重定位方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及机器人技术领域，尤其涉及一种机器人重定位方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能和机器人控制技术的高速发展，机器人的使用逐渐便利人们日常生活的各个领域，尤其是配送机器人。配送机器人在例如酒店、商场等大型场景中替代人工，执行配送任务。

机器人执行配送任务时，通常使用激光雷达进行定位，然而基于这种定位方式的机器人在使用过程中容易丢失定位，而且机器人丢失定位后仅依靠自身难以准确地进行重新定位。因此，目前亟需一种机器人重定位的方法。

发明内容

本公开提供了一种机器人重定位方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种机器人重定位方法，包括：

响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；

根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

根据本公开的另一方面，提供了一种机器人重定位装置，包括：

机器人选择模块，用于响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；

重定位模块，用于根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任意实施例的机器人重定位方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本公开任意实施例的机器人重定位方法。

根据本公开的技术，通过未丢失定位机器人，协助丢失定位的机器人完成重定位，不仅可以减少定位装置的部署数量，还可提高机器人重定位的成功率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开实施例提供的一种机器人重定位方法的流程示意图；

图2是本公开实施例提供的又一种机器人重定位方法的流程示意图；

图3是本公开实施例提供的又一种机器人重定位方法的流程示意图；

图4是本公开实施例提供的又一种机器人重定位方法的流程示意图

图5是本公开实施例提供的一种机器人重定位装置的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的机器人重定位方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。

本公开实施例中，以餐厅场景中的机器人为例进行说明。在餐厅内，行走的机器人作为服务员，不仅可以与顾客打招呼，而且可以为顾客点菜与送餐。然而在机器人送餐过程中，有时会出现丢失定位的情况，此时需要对丢失定位机器人进行重新定位，以保证机器人正常送餐。本公开方案考虑到丢失定位的机器人靠自身难以精准的进行重定位，因此提出一种利用未丢失定位机器人协助丢失定位的机器人进行重新定位的方法，以达到对丢失定位机器人精准且快速地进行重定位的目的。具体的方法流程参见如下实施例。

图1为本公开实施例的一种机器人重定位方法的流程示意图，本实施例可适用于通过未丢失定位机器人协助丢失定位机器人进行重定位的情况。该方法可由一种机器人重定位装置来执行，该装置采用软件和/或硬件的方式实现，并集成在电子设备上，例如集成在机器人设备上。

具体的，参见图1，机器人重定位方法的流程如下：

S101、响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人。

本公开实施例中，目标机器人可以是餐厅中的任一机器人，若目标机器人检测到自身在餐厅内丢失定位，或者云端服务器接收到目标机器人反馈的定位错误信息，则确定目标机器人丢失定位。此时，为了协助目标机器人完成重定位，可确定至少一个协助定位机器人，其中，协助定位机器人可选的是餐厅中未丢失定位的其他机器人。

在确定协助定位机器人时，可选的，以目标机器人丢失定位前的最近定位位置为圆心，预设距离为半径确定一个圆周区域，将位于该圆周区域内所有未丢失定位机器人作为协助定位机器人。或者，可以根据其他机器人的当前工作状态，选择协助定位机器人。又或者同时根据圆周区域和机器人工作状态，选择协助定位机器人。除此之外，也可以采用其他方式选择协助定位机器人，在此不做具体限定。

S102、根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

本公开实施例中，在确定协助定位机器人后，可以通过协助定位机器人停止移动，此时获取协助定位机器人的位姿数据，例如获取协助定位机器人的位置和姿态等数据。需要说明的是，协助定位机器人的姿态可由其自身的传感器采集的数据进行确定；由于协助定位机器人没有丢失定位，因此可以按照原有的定位方式进行定位，例如通过激光雷达定位的方式进行定位，以确定协助定位机器人当前所处的位置和姿态。

在得到协助定位机器人的位姿数据后，进一步获取协助定位机器人和目标机器人之间的相对关系数据，其中，相对关系数据可选的包括协助定位机器人与目标机器人之间的距离、相对角度等参数。需要说明的是，相对关系数据的获取可以采取任何方法，在此不做具体限定。

进一步的，根据协助定位机器人的位姿，以及协助定位机器人与目标机器人的相对关系，即可计算出目标机器人的位置，也即完成目标机器人的重新定位。

在完成对目标机器人的重定位之后，可以根据重定位确定的位置数据，获取机器人激光地图中当前位置的子地图对应的数据，与激光雷达实时获取到的数据进行比较，当差异超过阈值时，根据激光雷达获取到的数据更新机器人激光地图中当前位置处的子地图，减少因环境变化造成后续丢失定位的情况。

本公开方案通过未丢失定位机器人，协助丢失定位的机器人完成重定位，不仅可以减少定位装置的部署数量，还可提高机器人重定位的成功率。

图2是根据本公开实施例的又一机器人重定位方法的流程示意图，本实施例是在上述实施例的基础上对确定协助定位机器人的过程进行优化，参见图2，机器人重定位方法具体流程如下：

S201、响应于检测到目标机器人丢失定位，向其他机器人发送协助定位请求。

本公开实施例中，若目标机器人检测到自身在餐厅内丢失定位，或者云端服务器接收到目标机器人反馈的定位错误信息，则确定目标机器人丢失定位。此时，向其他机器人发送协助定位请求，可选的通过lora广播、蓝牙等形式发送协助定位请求。需要说明的是，也可以通过其他方式发送协助定位请求，在此对协助定位请求的发送方式不做具体限定。其中，其他机器人可以是与目标机器人处于同一空间区域的机器人。同一空间区域可选的为目标机器人丢失定位前的最近定位位置所在的室内空间，例如餐厅内部空间，也可以是以目标机器人丢失定位前的最近定位位置为圆心，以预设距离为半径的圆周区域，其中，预设距离可选的是根据携带协助定位请求的信号的传输距离确定，例如协助定位请求是通过蓝牙发送的，则预设距离可选的设置为5m，除此之外，还可以结合机器人所处的场所的大小确定。

S202、根据其他机器人中未丢失定位机器人反馈的标识数据和状态数据，从未丢失定位机器人中选择至少一个作为协助定位机器人。

本公开实施例中，其他机器人在接收到协助定位请求后，其中未丢失定位的机器人会反馈自身的标识数据(例如机器人的ID)和状态数据(例如空闲状态或忙碌状态)。进而根据未丢失定位机器人反馈的标识数据和状态数据，从未丢失定位机器人中选择至少一个作为协助定位机器人。示例性的，如果未丢失定位机器人的数量较多，则可将其中处于空闲状态的机器人作为协助定位机器人，提升机器人的利用率。若没有处于空闲状态的机器人则选择部分忙碌状态的机器人暂停当前配送任务，以作为协助定位机器人。需要说明的是，在目标机器人完成重定位后，暂停配送任务的协助定位机器人继续执行配送任务。

S203、根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

本公开实施例中，在确定协助定位机器人后，可以通过协助定位机器人停止移动，此时获取协助定位机器人的位姿数据，例如获取协助定位机器人的位置和姿态等数据，停止移动能够提高协助定位机器人当前自己定位数据的准确性，提高重定位的准确性。需要说明的是，协助定位机器人的姿态可由其自身的传感器采集的数据进行确定；由于协助定位机器人没有丢失定位，因此可以按照原有的定位方式进行定位，以确定协助定位机器人当前所处的位置。在得到协助定位机器人的位姿数据后，进一步获取协助定位机器人和目标机器人之间的相对关系数据，其中，相对关系数据可选的包括协助定位机器人与目标机器人之间的距离、相对角度等参数。需要说明的是，相对关系数据的获取可以采取任何方法，在此不做具体限定。进一步的，根据协助定位机器人的位姿，以及协助定位机器人与目标机器人的相对关系，即可计算出目标机器人的位置，也即完成目标机器人的重新定位。

本公开实施例中，在选择协助定位机器人考虑了机器人的状态，可减少其他机器人因为协助目标机器人重定位而影响自身的配送任务。

图3是根据本公开实施例的又一机器人重定位方法的流程示意图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化。参见图3，机器人重定位方法具体流程如下：

S301、响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人。

S302、通过设置在目标机器人上的定位标签，向协助定位机器人发送脉冲信号，使得根据设置在协助定位机器人上的定位基站接收到的脉冲信号的参数，计算协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据。

本公开实施例中，目标机器人和协助定位机器人上均设置有定位标签和定位基站，通过在每个机器人上设置定位标签和定位基站，既便于自身丢失定位时进行重定位，又便于其他机器人丢失定位时协助重定位。可选的，每个机器人上设置一个定位标签和至少一个定位基站；在一种较优的配置中，每个机器人设置一个定位标签和高度相同的两个定位基站，通过设置定位基站高度相同，可以事先确定同一机器人上两个定位基站的相对位置关系，便于校验提升相对关系数据的准确性，通过设置定位标签和定位基站高度相同，当目标机器人和协助机器人位于同一楼层内，即高度相同时，则可以减少重定位时需要获取的相关关系数据数量，提高重定位效率。本公开实施例中，定位标签为UWB标签；定位基站为UWB基站。需要说明的是，之所以选择UWB标签和UWB基站，是因为UWB标签和UWB基站的组合不但可以保证计算的相对关系数据的准确，还能节省部署成本。

本公开实施例中，定位标签用于向外发射用于定位的信号，定位基站用于接收到对应的信号，便于根据接收到的信号的参数确定定位标签与定位基站之间的相对关系，也即是确定协助定位机器人和目标机器人之间的相对关系，例如确定两者之间的距离和相对角度。而在一种可选的实施方式中，协助定位机器人上的定位基站在接收目标机器人上的定位标签发送的脉冲信号后，根据脉冲信号的参数(例如信号的强度、到达时间或到达角度等)，计算协助定位机器人与目标机器人上的定位标签之间的距离、相对角度等相对关系数据。

以计算协助定位机器人与目标机器人上的定位标签之间的距离为例进行说明。可选的，可利用路径丢失对数正规阴影模型计算协助定位机器人与目标定位机器人之间的距离。其中，路径丢失对数正规阴影模型定义了距离与定位标签信号强度之间的函数关系，其中，距离是指目标机器人的定位标签与协助定位机器人之间的距离。协助定位机器人通过自身的定位基站在得到定位标签发射的脉冲信号的强度后，将该信号强度输入到路径丢失对数正规阴影模型中，即可计算出该目标机器人与协助定位机器人之间的距离。

S303、根据相对关系数据，以及协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

由于协助定位机器人的当前位置是通过自身的定位方法实时确定的，因此再结合协助定位机器人与目标机器人的相对关系数据，即可确定目标机器人的位置。

本公开实施例中，通过在机器人中设置定位基站和定位标签，可以快速且精准的计算出协助定位机器人和目标机器人之间的相对关系数据，进而结合协助定位机器人的位姿数据，精准确定目标机器人的位置。

图4是根据本公开实施例的又一机器人重定位方法的流程示意图，本实施例是在上述实施例的基础上进行优化，参见图4，机器人重定位方法具体流程如下：

S401、响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人。

本公开实施例中，目标机器人和协助定位机器人上均设置有定位标签和定位基站。可选的，每个机器人上设置一个定位标签和至少一个定位基站；在一种较优的配置中，每个机器人设置一个定位标签和两个定位基站。本公开实施例中，定位标签为UWB标签；定位基站为UWB基站。

S402、通过设置在目标机器人上的定位标签，向协助定位机器人发送脉冲信号，使得根据设置在协助定位机器人上的定位基站接收到的脉冲信号的参数，计算协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据。

本公开实施例中，以协助定位机器人上设置两个定位基站为例进行说明，通过S402的步骤，协助定位机器人根据每个定位基站接收的脉冲信号计算出一组相对关系数据，然后可按照S403或S404的步骤计算目标机器人位置。

S403、若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于同一水平面，则根据至少三组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

本公开实施例中，若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于同一水平面，例如各个机器人的定位标签和定位基站高度一致，且协助定位机器人与目标机器人位于相同楼层时，可以通过三边测量的定位方式计算目标机器人的位置，也即可以根据两个协助定位机器人的至少三组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

示例性的，两个协助定位机器人中的任意三个定位基站接收到定目标机器人的位标签发送的脉冲信号后，根据脉冲信号到协助定位机器人的时间，计算出定位标签与协助定位机器人的距离分别为r1、r2和r3，以三个定位基站为圆心，测量出的距离为半径，绘制三个圆，且三个圆交点为定位标签的位置(即目标机器人所在的位置)。而在具体计算时，假设定位标签的位置为(x，y)，三个定位基站的位置已知，分别为(x1，y1)、(x2，y2)和(x3，y3)。进而根据如下公式计算定位标签的位置(即目标机器人的位置)：(x_i-x)²+(y-y_i)²＝r_i；其中，i＝1,2,3。

S404、若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于不同水平面，则根据至少四组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

本公开实施例中，若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于未处于同一水平面，例如协助定位机器人与目标机器人位于不同楼层时，此时目标机器人和协助定位机器人的位置需要用三维空间坐标表示，而要计算目标机器人的三维空间坐标，需要至少四组定位基站反馈的相对关系数据(例如四个定位基站反馈的目标机器人与协助定位机器人之间的距离)，协助定位机器人的各定位基站的三维空间坐标，计算目标机器人的位置。

本公开实施例中，通过多个协助定位机器人反馈的相对关系数据以及多个协助定位机器人的位置，可精准计算出目标机器人的位置。

进一步的，若协助定位机器人的数量为一个，为了能够获取足够的相对关系数据，可控制协助定位机器人移动多个位置，并在每个位置处确定协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据。进而根据多组相对关系数据以及多个协助定位机器人的位置数据，计算目标机器人的位置。由此，通过本公开方案，无论协助定位机器人的数量为一个还是多个，均可实现协助目标机器人完成重定位的效果。控制协助定位机器人移动而非目标机器人移动，能够避免目标机器人在丢失定位情况下移动发生碰撞等事件。

图5是根据本公开实施例的机器人重定位装置的结构示意图，本实施例可适用于通过未丢失定位机器人协助丢失定位的机器人进行重定位的情况。如图5所示，该装置具体包括：

机器人选择模块501，用于响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；

重定位模块502，用于根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

在上述实施例的基础上，可选的，机器人选择模块包括：

请求发送单元，用于向其他机器人发送协助定位请求；

选择单元，用于根据其他机器人中未丢失定位机器人反馈的标识数据和状态数据，从未丢失定位机器人中选择至少一个作为协助定位机器人。

在上述实施例的基础上，可选的，目标机器人和协助定位机器人上均设置有定位标签和定位基站。

在上述实施例的基础上，可选的，重定位模块包括：

相对关系数据确定单元，用于通过设置在目标机器人上的定位标签，向协助定位机器人发送脉冲信号，使得根据设置在协助定位机器人上的定位基站接收到的脉冲信号的参数，计算协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据；

重定位单元，用于根据相对关系数据，以及协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

在上述实施例的基础上，可选的，重定位单元，具体用于：

若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于同一水平面，则根据至少三组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位；

若协助定位机器人的定位基站与目标机器人的定位标签处于不同水平面，则根据至少四组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

在上述实施例的基础上，可选的，该装置还包括：

控制与数据获取模块，用于若协助定位机器人的数量为一个，则控制协助定位机器人移动多个位置，并在每个位置处确定协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据。

在上述实施例的基础上，可选的，定位标签为UWB标签；定位基站为UWB基站。

本公开实施例提供的装置可执行本公开任意实施例提供的机器人重定位方法，具备执行机器人重定位方法相应的功能模块和有益效果。本实施例中未详尽描述的内容可以参考本公开任意方法实施例中的描述。

图6是本公开实施例中提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示结构，本公开实施例中提供的电子设备包括：一个或多个处理器602和存储器601；该电子设备中的处理器602可以是一个或多个，图6中以一个处理器602为例；存储器601用于存储一个或多个程序；一个或多个程序被一个或多个处理器602执行，使得一个或多个处理器602实现如本公开实施例中任一项的机器人重定位方法。

该电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。

该电子设备中的处理器602、存储器601、输入装置603和输出装置604可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

该电子设备中的存储器601作为一种计算机可读存储介质，可用于存储一个或多个程序，程序可以是软件程序、计算机可执行程序以及模块。处理器602通过运行存储在存储器601中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中机器人重定位方法。

存储器601可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器601可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器601可进一步包括相对于处理器602远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置603可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置604可包括显示屏等显示设备。

并且，当上述电子设备所包括一个或者多个程序被一个或者多个处理器602执行时，程序进行如下操作：

响应于检测到目标机器人丢失定位，确定至少一个协助定位机器人；

根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

当然，本领域技术人员可以理解，当上述电子设备所包括一个或者多个程序被一个或者多个处理器执行时，程序还可以进行本公开任意实施例中所提供的机器人重定位方法中的相关操作。

本公开的一个实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时用于执行机器人重定位方法，该方法包括：

响应于检测到目标机器人丢失定位，确定至少一个协助定位机器人；

根据获取的协助定位机器人的位姿数据，以及协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据，对目标机器人进行重定位。

本公开实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。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。

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、无线电频率(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言(诸如“C”语言或类似的程序设计语言)。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络(例如包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本公开的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本公开不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本公开的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本公开进行了较为详细的说明，但是本公开不仅仅限于以上实施例，在不脱离本公开构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本公开的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (7)

1.一种机器人重定位方法，其特征在于，包括：

响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；

根据获取的所述协助定位机器人的位姿数据，以及所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据，对所述目标机器人进行重定位；

其中，所述相对关系数据包括协助定位机器人与目标机器人之间的距离和相对角度；

所述目标机器人和所述协助定位机器人上均设置有定位标签和定位基站；所述定位标签为UWB标签；所述定位基站为UWB基站；

其中，根据获取的所述协助定位机器人的位姿数据，以及所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据，对所述目标机器人进行重定位，包括：

通过设置在所述目标机器人上的定位标签，向所述协助定位机器人发送脉冲信号，使得根据设置在所述协助定位机器人上的定位基站接收到的脉冲信号的参数，计算所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据；

根据所述相对关系数据，以及所述协助定位机器人的位姿数据，对所述目标机器人进行重定位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定至少一个协助定位机器人，包括：

向其他机器人发送协助定位请求；

根据所述其他机器人中未丢失定位机器人反馈的标识数据和状态数据，从所述未丢失定位机器人中选择至少一个作为协助定位机器人。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述相对关系数据，以及所述协助定位机器人的位姿数据，对所述目标机器人进行重定位，包括：

若所述协助定位机器人的定位基站与所述目标机器人的定位标签处于同一水平面，则根据至少三组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对所述目标机器人进行重定位；

若所述协助定位机器人的定位基站与所述目标机器人的定位标签处于不同水平面，则根据至少四组定位基站反馈的相对关系数据，以及各定位基站所属协助定位机器人的位姿数据，对所述目标机器人进行重定位。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述协助定位机器人的数量为一个，则控制所述协助定位机器人移动多个位置，并在每个位置处确定所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据。

5.一种机器人重定位装置，其特征在于，包括：

机器人选择模块，用于响应于机器人丢失定位，将所述机器人确定为目标机器人，并确定至少一个协助定位机器人；

重定位模块，用于根据获取的所述协助定位机器人的位姿数据，以及所述协助定位机器人与所述目标机器人之间的相对关系数据，对所述目标机器人进行重定位；

其中，所述相对关系数据包括协助定位机器人与目标机器人之间的距离和相对角度；

所述目标机器人和所述协助定位机器人上均设置有定位标签和定位基站；所述定位标签为UWB标签；所述定位基站为UWB基站；

重定位模块包括：

相对关系数据确定单元，用于通过设置在目标机器人上的定位标签，向协助定位机器人发送脉冲信号，使得根据设置在协助定位机器人上的定位基站接收到的脉冲信号的参数，计算协助定位机器人与目标机器人之间的相对关系数据；

重定位单元，用于根据相对关系数据，以及协助定位机器人的位姿数据，对目标机器人进行重定位。

6.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。

7.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

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