CN114265083A

CN114265083A - 一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置

Info

Publication number: CN114265083A
Application number: CN202111316215.0A
Authority: CN
Inventors: 马学思; 张云龙; 李家锐; 陈建福
Original assignee: Xiamen Comfort Science and Technology Group Co Ltd
Current assignee: Xiamen Comfort Science and Technology Group Co Ltd
Priority date: 2021-11-08
Filing date: 2021-11-08
Publication date: 2022-04-01

Abstract

本发明公开了一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置，该方法包括：设置预定形状的反光标记；驱动该激光雷达连续转动，不断获取机器人上的激光雷达检测到的多个反光数据；对该反光数据进行处理，生成包含该反光标记的目标点集的点云图。计算该点云图的目标点集所构成的形状，将其与该反光标记的形状比进行较，若该反光标记的形状与该点云图的目标点集所构成的形状的一部分相吻合，则判定所述目标点集代表所述反光标记。本申请中通过对机器人上的激光雷达所获取到的反光数据进行处理得到点云图，对点云图的目标点集进行拟合进而得到其所构成的形状，并与预先设定的反光标记进行形状对比，从而快速实现对反光标记的寻找及定位。

Description

一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置

技术领域

本发明涉及机器人领域，具体地，涉及一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置。

背景技术

随着技术的不断发展，服务机器人在生活中的应用越来越广泛，平面激光雷达技术在移动机器人上的应用也越来越多。市面上出现的机器人中，激光雷达的应用往往是用于建图来实现定位和导航。但是，这种技术允许机器人在建图空间中行走，但却缺少对外界物体形状进行寻找、检测和识别的功能，从而完成机器人主动寻找并对特定形状物体进行后续操作的应用。

发明内容

本发明针对现有技术的不足而提出一种利用激光雷达的机器人位置识别方法及装置，从而解决了现有机器人当中无法利用平面激光雷达技术对外界特定形状进行寻找、定位和检测，进而进行充电等后续操作的问题。

本发明提供了一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，所述方法包括：

设置预定形状的反光标记；

驱动所述激光雷达转动，不断获取机器人上的激光雷达检测到的多个反光数据；

对所述反光数据进行处理，生成包含所述反光标记的目标点集的点云图；

计算所述点云图的目标点集所构成的形状，将其与所述反光标记的形状比进行较，若所述反光标记的形状与所述点云图的目标点集所构成的形状的一部分相吻合，则判定所述目标点集代表所述反光标记。

通过采用上述技术方案，本发明可以取得以下技术效果：与现有技术相比，通过对机器人上的激光雷达所获取到的反光数据进行处理得到点云图，对点云图的目标进行拟合进而得到其所构成的形状，并与预先设定的反光标记进行形状对比，从而快速实现对反光标记的寻找及定位。

本发明提供了一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，包括：

发射模块，发射雷达对目标对象进行照射，所述目标对象为反光材料，所述激光雷达所能照射到的反光材料的部分为反光标记；

获取模块，获取所述激光雷达照射所述反光材料所产生的反光数据，对所述反光数据进行处理，生成包含所述反光标记的目标点集的点云图；

处理模块，计算所述点云图的目标点集所构成的形状，将其与所述反光材料的形状进行比较，若相吻合，则判定识别到反光标记。

与现有技术相比，本发明处理模块对获取模块获取得到的点云图的目标点集进行处理，通过对点云图的目标点集拟合得到的形状与反光标记的形状进行对比，进而实现对反光标记的位置识别。这样就使机器人具备对空间中物体的形状识别及方位确定的功能。一方面使机器人能找到环境中的该反光标记所代表的特定物体，另一方面，能确定特定物体在空间中的与该机器人相对的距离和方向，便于机器人的后续动作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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绘示了本发明第一实施例的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法的流程图；

图2绘示了图1中的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法中的激光雷达和反光标记在直角坐标系中的示意图；

图3绘示了另一实施例中激光雷达和反光标记在直角坐标系中的示意图；

图4绘示了另一实施例中激光雷达和反光标记在直角坐标系中的示意图；

图5绘示了图1中的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法的点云图以及点云图的目标点集所构成的形状；

图6绘示了图1中的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法的另一流程图；

图7绘示了本发明实施例的一种利用激光雷达的机器人位置识别装置中的激光雷达和反光材料在三维直角坐标系中的示意图；

图8绘示了图7中的一种利用激光雷达的机器人位置识别装置中的机器人和基站的结构图。

附图标记说明：1、反光标记；2、激光雷达；3、反光材料；4、机器人；5、基站。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，如图1所示，所述方法包括：设置预定形状的反光标记1；驱动该激光雷达连续转动，不断获取机器人4上的激光雷达检测到的多个反光数据；对该反光数据进行处理，生成包含该反光标记1的目标点集的点云图。计算该点云图的目标点集所构成的形状，将其与该反光标记1的形状比进行较，若该反光标记1的形状与该点云图的目标点集所构成的形状的一部分相吻合，则判定所述目标点集代表所述反光标记1。本实施例中通过对机器人4上的该激光雷达2所获取到的反光数据进行处理得到点云图，对点云图的目标点集进行拟合进而得到其所构成的形状，并与预先设定的反光标记1进行形状对比，从而快速实现对反光标记1的寻找及定位。可以理解的，所述反光标记1可以是任意形状的具备反光面的物体。

本发明实施例中，计算该目标点集所构成的形状及其方位，以此确定该机器人4距离该反光标记1的距离及该机器人4相对该反光标记1的方向。具体地，如图2所示，建立直角坐标系，其中直角坐标系为该激光雷达2所在的坐标系，O为该激光雷达2旋转中心，A点为该反光标记1边缘与该激光雷达所在平面XOY的交点，B点为另外边缘与该激光雷达2所在平面XOY的交点。因此通过对该反光标记1的目标点集所构成的形状的计算，进而获得A点和B点在平面XOY上的坐标，进而可以计算出该机器人4距离该反光标记1的距离及该机器人4相对该反光标记1的方向，使得机器人4可以根据自己的需要来调整自己的位置。

本发明实施例中，该反光标记1的形状为具有反光面的直线段。因此计算出A点和B点在平面XOY上的坐标，进而可以得知该反光标记1在平面XOY上的截距以及斜率，并计算出该机器人4距离该反光标记1的距离及该机器人4相对该反光标记1的方向。

如图3所示，在另一实施例中，该反光标记1的形状为两条线段组成的多段线。

如图4所示，在另一实施例中，该反光标记1由两个反光条组成，BM为一反光条，AN为另一反光条，其中为了能够严格打断长度，防止干扰的产生，两个反光条之间设置有吸光条MN。

本发明实施例中，该计算该点云图的目标点集所构成的形状，将其与该反光标记1的形状比进行较，包括：根据该点云图的目标点集的点云数据相邻距离远近，将该点云图的目标点集进行数据分组进而获得多个分组数据；利用霍夫变换和最小二乘法对该多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段；该多条拟合线段的长度与预设的反光标记1的长度进行比对，所得差值的平方最小的该拟合线段为表示反光标记1的目标线段。该依照先后顺序进行处理，意指在三位直角坐标系中，按照顺时针方向或者逆时针方向，对分组数据中的点云数据进行依次处理，参考图5，拟合线段CD、DE、AB、FG、GH分别和该反光标记1的长度进行对比，由于线段AB与该反光标记1的长度的差值的平方最小，因此线段AB为所需要找寻的该目标线段。

参照图6，进一步地，该利用霍夫变换和最小二乘法对该多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：该分组数据中的起始两点生成第一直线，根据霍夫变换，确定该第一直线在霍夫空间内所对应的第一映射点，其中霍夫变换的原理如下：

直角坐标系中直线y＝kx+b转换为Hough空间中的点(ρ，θ)变换公式：

θ＝arctan(k)

ρ＝b*sinθ

该分组数据中的相邻两点生成第二直线，根据霍夫变换，确定该第二直线在霍夫空间内所对应的第二映射点。在将该点云图的目标点集进行数据分组进而获得多个分组数据后，在霍夫空间内对一组分组数据进行如下处理：起始的两点生成一条直线，即为该第一直线，将该第一直线用极坐标表示，同时在霍夫空间内找到表示该极坐标的点，即为第一映射点。利用分组数据中所有点的坐标及其下一个坐标生成新的直线，即为第二直线，将第二直线用极坐标表示，同时在霍夫空间内找到表示该极坐标的点，即为第二映射点。

本发明实施例中，该利用霍夫变换和最小二乘法对该多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：确定该第一映射点和该第二映射点之间的第一距离，该第一距离小于阈值时，该阈值是由该激光雷达2的不确定值和一个设定值的组合，利用最小二乘法对已处理的该分组数据中的点进行直线拟合，得到第三直线，其中利用最小二乘法的计算方式如下：

N个点(x_i,y_i)(i＝1,2,…,N)利用最小二乘法确定的直线参数：

根据霍夫变换，确定该第三直线在霍夫空间内所对应的第三映射点。在霍夫空间内评估第一映射点与第二映射点的距离，当最小距离小于给定阈值时，说明第一直线和第二直线本质上是属于一条直线，只是因为该激光雷达2的测量误差，进而使得第一直线和第二直线出现偏差。用最小二乘法拟合已处理过的该分组数据中的点所在的直线，将直线用极坐标表示，即为第三直线，同时在霍夫空间内找到表示该极坐标的点，即为第三映射点。

该利用霍夫变换和最小二乘法对该多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：该第三直线代替该第一直线，该第三映射点代替该第一映射点；该第一距离大于阈值时，该分组数据中的点处理完毕，并基于该第三直线及该分组数据中的点确定代表反光标记1的该目标线段。该第三直线代替该第一直线是为了不断拟合出更加符合反光标记1的形状的直线，当第一距离大于阈值时，即为第二直线和第一直线的偏差过大，实质上已经不属于一条直线，由于分组数据是通过相邻距离的远近来进行分组，因此说明该组分组数据中的点处理完毕。确定拟合而成的第三直线中的第一个点，即为A点，确定拟合而成的第三直线中的最后一个点，即为B点，并得出A点和B点在三维直角坐标系中的坐标，以此确定A点和B点相距该激光雷达2的距离和方位。确定了起点A点和终点B点，进而能够确定该反光标记1的该目标线段，即确定了该反光标记1在三维直角坐标系的相对位置，从而可以指引机器人4不断地调整自身的方位，进而实现充电等操作。

本申请公开了一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，参考图7，建立三维直角坐标系，其中该三维直角坐标系为该激光雷达2所在的坐标系，Z轴方向为该激光雷达2的旋转轴方向，O为该激光雷达2旋转中心，L为反光材料3长度，A点为该反光标记1边缘与该激光雷达所在平面XOY的交点，B点为另外边缘与该激光雷达2所在平面XOY的交点。其进一步包括：发射模块，发射雷达对目标对象进行照射，该目标对象为反光材料3，该激光雷达2所能照射到的反光材料3的部分为该反光标记1；获取模块，获取该激光雷达2照射该反光材料3所产生的反光数据，对该反光数据进行处理，生成包含该反光标记1的目标点集的点云图；处理模块，计算该点云图的目标点集所构成的形状，将其与该反光材料3的形状进行比较，若相吻合，则判定识别到该反光标记1。

参考图8，本发明实施例中，该反光材料3相对于地面水平设置，并与该发射模块保持在同一高度，该发射模块在水平方向上进行转动。反射模块在水平方向上进行转动，不断地获取机器人4上的该激光雷达2监测到的多个反光数据，同时由于该反光材料3相对于地面水平设置，并与该反射模块保持在同一高度，因此确保该激光雷达2能监测到该反光标记1的反光数据。同时由于现实中的该反光材料3都是具有一定厚度的，但是由于反射模块是在水平方向上进行转动，因此其只能监测到该反光材料3的一部分，该反光标记1的形状也通常表现为线段或者由多条线段组成的图形。

本发明实施例中，还包括基站5，该反光材料3固定在该基站上，该机器人根据该反光材料3的指引规划路径，进入该基站5。该机器人4在行进过程当中，能够根据计算的结果不断地调整其相对于基站5的位置和方位，从而能够准确地到达基站5。

进一步地，该基站5设有充电公端，该机器人4上设有充电母端，该机器人4根据该反光标记1的指引规划路径并调整自身方向，使得进入所述基站5后所述充电母端与充电公端相抵接，在其它实施例中，该基站5不局限于充电左右，例如当机器人4的主要功能为扫地或者消杀时，则基站5上设置有水箱，因此机器人4可以移动到基站5来加取水或者消毒水。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，所述方法包括：

设置预定形状的反光标记；

计算所述点云图的目标点集所构成的形状，将其与所述反光标记的形状进行比较，若所述反光标记与所述点云图的目标点集所构成的形状的一部分相吻合，则判定所述目标点集代表所述反光标记。

2.根据权利要求1所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，计算所述目标点集所构成的形状及其方位，以此确定所述机器人距离所述反光标记的距离及所述机器人相对所述反光标记的方向。

3.根据权利要求1所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，所述反光标记的形状为具有反光面的直线段。

4.根据权利要求3所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，计算所述点云图的目标点集所构成的形状，将其与所述反光标记的形状比进行较，包括：

根据所述点云图目标点集中点云数据的相邻距离远近，将所述点云图的目标点集进行数据分组进而获得多个分组数据；

对所述多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段；

将所述多条拟合线段的长度与预设的反光标记的长度进行比对。

5.根据权利要求4所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，对所述多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：

所述分组数据中的起始两点生成第一直线，根据霍夫变换，确定所述第一直线在霍夫空间内所对应的第一映射点；

所述分组数据中的相邻两点生成第二直线，根据霍夫变换，确定所述第二直线在霍夫空间内所对应的第二映射点。

6.根据权利要求5所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，对所述多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：

确定所述第一映射点和所述第二映射点之间的第一距离，所述第一距离小于阈值时，利用最小二乘法对已处理的所述分组数据中的点进行直线拟合，得到第三直线，并根据霍夫变换，确定所述第三直线在霍夫空间内所对应的第三映射点。

7.根据权利要求6所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，对所述多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：所述利用最小二乘法对已处理的所述分组数据中的点进行直线拟合的计算原理如下：

N个点(x_i,y_i)(i＝1,2,…,N)利用最小二乘法确定的直线参数：

8.根据权利要求7所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别方法，其特征在于，对所述多个分组数据依照先后顺序进行处理以获得多条拟合线段，包括：

所述第三直线代替所述第一直线，所述第三映射点代替所述第一映射点；

所述第一距离大于阈值时，所述分组数据中的点处理完毕。

9.一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，其特征在于，包括：

处理模块，计算所述点云图的点云数据所构成的形状，将其与所述反光材料的形状进行比较，若相吻合，则判定识别到反光标记。

10.根据权利要求9所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，其特征在于，所述反光材料相对于地面水平设置，并与所述发射模块保持在同一高度，所述发射模块在水平方向上进行转动。

11.根据权利要求10所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，其特征在于还包括基站，所述反光材料固定在该基站上，所述机器人根据所述反光材料的指引规划路径，进入所述基站。

12.根据权利要求11所述的一种利用激光雷达的机器人位置识别装置，其特征在于，所述基站设有充电公端，所述机器人上设有充电母端，所述机器人根据所述反光标记的指引规划路径并调整自身方向，使得进入所述基站后所述充电母端与充电公端相抵接。