CN114001728A - 移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。本发明解决了由于移动机器人运行时现场环境变化较大造成的移动机器人定位丢失，无法正常工作的技术问题。

Description

移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域，具体而言，涉及一种移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
目前，在移动机器人控制领域，基于即时定位与地图构建SLAM技术构建的全局地图对于现场环境的依赖度比较高，然而在实际运行环境下，经常出现局部区域环境特征变换较大的情况，例如，在环境变化超过30％以上时，移动机器人可能会出现定位丢失等情况，导致移动机器人无法正常工作。
基于上述问题，现有方案主要是采用复合导航技术，即在环境变化较大区域融入磁条、磁钉、反射板、二维码等复合导航技术。但基于复合导航功能会增加地面标签以及其他硬件设施的投入成本，以及调试人员的工作量，投入成本较高，且柔性程度较低。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种移动机器人的控制方法、装置、存储介质及电子设备，以至少解决由于移动机器人运行时现场环境变化较大造成的移动机器人定位丢失，无法正常工作的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种移动机器人的控制方法，包括：获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
可选地，基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，包括：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则确定上述实时位姿为第一位姿，其中，上述第一位姿为基于上述第一激光扫描结果确定的上述目标机器人的实时位姿。
可选地，基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，包括：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则屏蔽上述全局地图中的第一激光数据，并确定上述目标机器人的实时位姿为第二位姿，其中，上述第一激光数据为与上述第一激光扫描结果对应的激光数据。
可选地，确定上述目标机器人的实时位姿为第二位姿，包括：通过上述目标机器人的里程计和惯性传感器确定上述目标机器人的第二位姿。
可选地，获取目标区域的全局地图，包括：获取上述目标机器人的第三位姿，其中，上述第三位姿为上述目标机器人上电后的初始位姿；基于第二激光数据和第二激光扫描结果对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二激光扫描结果对应于上述第二激光数据；基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到上述全局地图。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种移动机器人的控制装置，包括：第一获取模块，用于获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；第一确定模块，用于确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；第二确定模块，用于基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
可选地，上述装置还包括：第二获取模块，用于获取上述目标机器人的第三位姿，其中，上述第三位姿为上述目标机器人上电后的初始位姿；修正模块，用于基于第二激光数据和第二目标观测模型对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二目标观测模型包括与上述第二激光数据对应的激光扫描结果；添加模块，用于基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到目标区域的上述全局地图。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的移动机器人的控制方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行任意一项上述的移动机器人的控制方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种移动机器人，包括如上述的电子设备。
在本发明实施例中，通过获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，达到了准确获取目标机器人实时位姿的目的，从而实现了提高移动机器人定位准确度以及工作效率的技术效果，进而解决了由于移动机器人运行时现场环境变化较大造成的移动机器人定位丢失，无法正常工作的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种移动机器人的控制方法的流程图；
图2a是根据本发明实施例的一种可选的全局地图的示意图；
图2b是根据本发明实施例的一种可选的全局地图的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的移动机器人的控制方法的流程图；
图4是根据本发明实施例的另一种可选的移动机器人的控制方法的流程图；
图5是根据本发明实施例的一种移动机器人的控制装置的结构示意图；
图6是根据本发明实施例的一种可选的移动机器人的控制装置的结构示意图；
图7是根据本发明实施例的一种可选的移动机器人的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
首先，为方便理解本发明实施例，下面将对本发明中所涉及的部分术语或名词进行解释说明：
定位与地图构建(SLAM)：指在未知的环境中，移动机器人通过自身所携带的内部传感器(编码器、惯性传感器IMU等)和外部传感器(激光传感器或者视觉传感器)来对自身进行定位，并在定位的基础上利用外部传感器获取的环境信息增量式的构建环境地图。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种移动机器人的控制的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种移动机器人的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果；
步骤S104，确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；
步骤S106，基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
在本发明实施例中，通过获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，达到了准确获取目标机器人实时位姿的目的，从而实现了提高移动机器人定位准确度以及工作效率的技术效果，进而解决了由于移动机器人运行时现场环境变化较大造成的移动机器人定位丢失，无法正常工作的技术问题。
可选的，上述全局地图可以但不限于为通过即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；上述目标机器人可以但不限于为移动机器人AGV，上述第一激光扫描结果为上述目标机器人在运动过程中实时获取的激光扫描结果。
可选的，在获取目标区域的全局地图后(即完成场景地图的构建)，基于上述目标机器人在上述全局地图中的具体位置以及目标路径规划对上述目标机器人进行导航。在上述目标机器进行运动的过程中，通过上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
需要说明的是，上述匹配度用于表征目标机器人运行的区域环境的变化程度，上述匹配度与区域环境的变化程度程反比，即区域环境的变化程度越大，上述匹配度越低。
在一种可选的实施例中，基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，包括：
步骤S202，检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；
步骤S204，若上述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则确定上述实时位姿为第一位姿。
可选的，上述第一位姿为基于上述第一激光扫描结果确定的上述目标机器人的实时位姿，其中，上述第一激光扫描结果为基于上述目标机器人在运动过程中实时获取的激光扫描结果。
需要说明的是，若检测到上述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则说明区域环境的变化程度较小，基于上述目标机器人在运动过程中实时获取的激光扫描结果，确定的上述目标机器人的实时位姿。
在一种可选的实施例中，基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，包括：
步骤S302，检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；
步骤S304，若上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则屏蔽上述全局地图中的第一激光数据，并确定上述目标机器人的实时位姿为第二位姿。
可选的，上述第一激光数据为与上述第一激光扫描结果对应的激光数据；上述第二位姿为基于上述目标机器人的里程计和惯性传感器确定的上述目标机器人的实时位姿。
可选的，若检测到上述匹配度未在目标匹配度阈值范围，则说明区域环境的变化程度较大。
需要说明的是，当区域环境的变化程度较大时(例如，超过30％)，上述目标机器人在运动过程中实时获取的激光扫描结果(即第一激光扫描结果)与上述全局地图无法进行正常的匹配，此时屏蔽上述全局地图中的第一激光数据，并基于上述目标机器人的里程计和惯性传感器，确定上述目标机器人的实时位姿。
作为一种可选的实施例，当上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，即区域环境的变化程度较大时，上述第一激光扫描结果会识别出区域环境的变化程度较大的区域，即图2a中矩形框所示的位置，并在上述全局地图中屏蔽上述区域环境的变化程度较大的区域对应的激光数据，即在上述全局地图中屏蔽如图2b中矩形虚线框所示的位置。
仍需说明的是，当区域环境的变化程度较大时，上述目标机器人在运动过程中实时获取的激光扫描结果与上述全局地图无法进行正常的匹配，即基于里程计和惯性传感器确定的实时位姿与第一激光扫描结果确定的实时位姿之间存在显著的差异，此时上述目标机器人可能会出现定位丢失等情况，导致无法正常工作。因此，本发明实施例通过检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内，若上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则屏蔽上述全局地图中的第一激光数据，并基于上述目标机器人的里程计和惯性传感器确定上述目标机器人的第二位姿的方式，达到了确获取目标机器人实时位姿的目的，从而避免了由于动态环境信息对定位造成的干扰。
可选的，确定上述目标机器人的实时位姿为第二位姿，包括：通过上述目标机器人的里程计和惯性传感器确定上述目标机器人的第二位姿；上述第二位姿为基于上述目标机器人的里程计信息确定的上述目标机器人的实时位姿。
可选的，上述目标机器人在运动的过程中，通过目标编码器和惯性传感器IMU实时获取上述目标机器人的里程计信息，基于上述里程计信息结合预设的机器人运动模型可实时获取上述目标机器人的第二位姿。
作为一种可选的实施例，图3是根据本发明实施例的一种可选的移动机器人的控制方法的流程图，如图3所示，获取目标区域的全局地图，包括如下方法步骤：
步骤S502，获取上述目标机器人的第三位姿；
步骤S504，基于第二激光数据和第二激光扫描结果对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二激光扫描结果对应于上述第二激光数据；
步骤S506，基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到上述全局地图。
可选的，上述第三位姿可以但不限于为上述目标机器人上电后的初始位姿，即基于上述目标机器人上电后通过里程计和惯性传感器结合预设的机器人运动模型确定的初始位姿。
可选的，上述第二激光数据可以但不限于为上述目标机器人上电后获取的初始激光数据，上述第二激光扫描结果为与上述初始激光数据对应的初始激光扫描结果。
在一种可选的实施例中，图4是根据本发明实施例的另一种可选的移动机器人的控制方法的流程图，如图4所示，通过惯性传感器编码器结合IMU获取移动机器人AGV的里程计和惯性传感器，通过移动机器人AGV装载的激光传感器获取上述移动机器人AGV当前运行环境的激光数据，基于上述里程计和惯性传感器结合预设的机器人运动模型确定上述移动机器人AGV的第一位姿；基于上述激光数据结合观测模型对上述移动机器人AGV的第一位姿进行精确修正，得到上述移动机器人AGV的精确定位结果，其中，上述观测模型与激光扫描结果相匹配；在上述精确定位结果的基础上，将上述激光数据添加到栅格地图中，构建出整个SLAM全局地图；在完成全局地图构建后，基于上述移动机器人AGV在上述全局地图中的具体位置和目标路径规划来实现对上述移动机器人AGV的导航。在上述移动机器人AGV运动的过程中，将上述激光扫描结构相匹配，基于匹配结果识别出上述全局地图中环境变化程度较大的区域，并对上述栅格地图进行修改，即将上述栅格地图中与上述环境变化程度较大的区域对应的激光数据屏蔽，以避免由于动态环境信息对定位造成的干扰。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述移动机器人的控制方法的装置实施例，图5是根据本发明实施例的一种移动机器人的控制装置的结构示意图，如图5所示，上述移动机器人的控制装置，包括：第一获取模块600、第一确定模块602、第二确定模块604，其中：
上述第一获取模块600，用于获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；上述第一确定模块602，用于确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；上述第二确定模块604，用于基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
在本发明实施例中，通过设置上述第一获取模块600，用于获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；上述第一确定模块602，用于确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；上述第二确定模块604，用于基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿，达到了准确获取目标机器人实时位姿的目的，从而实现了提高移动机器人定位准确度以及工作效率的技术效果，进而解决了由于移动机器人运行时现场环境变化较大造成的移动机器人定位丢失，无法正常工作的技术问题。
作为一种可选的实施例，图6是根据本发明实施例的一种可选的移动机器人的控制装置的结构示意图，如图6所示，上述移动机器人的控制装置，包括：第二获取模块700、修正模块702、添加模块704，其中：
上述第二获取模块700，用于获取上述目标机器人的第三位姿，其中，上述第三位姿为上述目标机器人上电后的初始位姿；上述修正模块702，用于基于第二激光数据和第二目标观测模型对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二目标观测模型包括与上述第二激光数据对应的激光扫描结果；上述添加模块704，用于基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到目标区域的上述全局地图。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
此处需要说明的是，上述第一获取模块600、第一确定模块602、第二确定模块604对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述第二获取模块700、修正模块702、添加模块704对应于实施例1中的步骤S502至步骤S506，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。
需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
上述的移动机器人的控制装置还可以包括处理器和存储器，上述第一获取模块600、第一确定模块602、第二确定模块604、第二获取模块700、修正模块702、添加模块704等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本申请实施例，还提供了一种非易失性存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一种移动机器人的控制方法。
可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述非易失性存储介质包括存储的程序。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则确定上述实时位姿为第一位姿，其中，上述第一位姿为基于上述第一激光扫描结果确定的上述目标机器人的实时位姿。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则屏蔽上述全局地图中的第一激光数据，并确定上述目标机器人的实时位姿为第二位姿，其中，上述第一激光数据为与上述第一激光扫描结果对应的激光数据。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：通过上述目标机器人的里程计和惯性传感器确定上述目标机器人的第二位姿。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取上述目标机器人的第三位姿，其中，上述第三位姿为上述目标机器人上电后的初始位姿；基于第二激光数据和第二激光扫描结果对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二激光扫描结果对应于上述第二激光数据；基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到上述全局地图。
根据本申请实施例，还提供了一种处理器的实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种移动机器人的控制方法。
根据本申请实施例，还提供了一种计算机程序产品的实施例，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述任意一种的移动机器人的控制方法步骤的程序。
可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取目标区域的全局地图和目标机器人在上述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，上述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；确定第一激光扫描结果与上述全局地图的匹配度；基于上述匹配度确定上述目标机器人在上述全局地图上移动时的实时位姿。
可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则确定上述实时位姿为第一位姿，其中，上述第一位姿为基于上述第一激光扫描结果确定的上述目标机器人的实时位姿。
可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：检测上述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；若上述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则基于上述目标机器人的里程计信息确定上述目标机器人的第二位姿。
可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：通过目标编码器和惯性传感器获取上述目标机器人的里程计信息；基于上述里程计信息确定上述第二位姿。
可选地，上述计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取上述目标机器人的第三位姿，其中，上述第三位姿为上述目标机器人上电后的初始位姿；基于第二激光数据和第二激光扫描结果对上述第三位姿进行修正，得到上述目标机器人的第四位姿，其中，上述第二激光扫描结果对应于上述第二激光数据；基于上述第四位姿，将上述激光数据添加到栅格地图中，得到上述全局地图。
根据本申请实施例，还提供了一种电子设备的实施例，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行上述任意一种的移动机器人的控制方法。
根据本申请实施例，还提供了一种移动机器人，包括如上述的电子设备，可选的，上述移动机器人可以但不限于包括如图7上述的激光传感器1、控制器2、驱动部分3、以及车体机构4。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以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信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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。
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非易失性存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的非易失性存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种移动机器人的控制方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的全局地图和目标机器人在所述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，所述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；
确定第一激光扫描结果与所述全局地图的匹配度；
基于所述匹配度确定所述目标机器人在所述全局地图上移动时的实时位姿。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述匹配度确定所述目标机器人在所述全局地图上移动时的实时位姿，包括：
检测所述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；
若所述匹配度处于目标匹配度阈值范围内，则确定所述实时位姿为第一位姿，其中，所述第一位姿为基于所述第一激光扫描结果确定的所述目标机器人的实时位姿。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述匹配度确定所述目标机器人在所述全局地图上移动时的实时位姿，包括：
检测所述匹配度是否处于目标匹配度阈值范围内；
若所述匹配度未在目标匹配度阈值范围内，则屏蔽所述全局地图中的第一激光数据，并确定所述目标机器人的实时位姿为第二位姿，其中，所述第一激光数据为与所述第一激光扫描结果对应的激光数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述目标机器人的实时位姿为第二位姿，包括：
通过所述目标机器人的里程计和惯性传感器确定所述目标机器人的第二位姿。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标区域的全局地图，包括：
获取所述目标机器人的第三位姿，其中，所述第三位姿为所述目标机器人上电后的初始位姿；
基于第二激光数据和第二激光扫描结果对所述第三位姿进行修正，得到所述目标机器人的第四位姿，其中，所述第二激光扫描结果对应于所述第二激光数据；
基于所述第四位姿，将所述激光数据添加到栅格地图中，得到所述全局地图。
6.一种移动机器人的控制装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标区域的全局地图和目标机器人在所述目标区域中移动时的第一激光扫描结果，其中，所述全局地图采用即时定位与地图构建SLAM算法创建得到；
第一确定模块，用于确定第一激光扫描结果与所述全局地图的匹配度；
第二确定模块，用于基于所述匹配度确定所述目标机器人在所述全局地图上移动时的实时位姿。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二获取模块，用于获取所述目标机器人的第三位姿，其中，所述第三位姿为所述目标机器人上电后的初始位姿；
修正模块，用于基于第二激光数据和第二目标观测模型对所述第三位姿进行修正，得到所述目标机器人的第四位姿，其中，所述第二目标观测模型包括与所述第二激光数据对应的激光扫描结果；
添加模块，用于基于所述第四位姿，将所述激光数据添加到栅格地图中，得到目标区域的所述全局地图。
8.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至5中任意一项所述的移动机器人的控制方法。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至5中任意一项所述的移动机器人的控制方法。
10.一种移动机器人，其特征在于，包括如权利要求9所述的电子设备。
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