CN114511625A - 一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质，构建第一标识和第二标识，并设置于目标位置的同一侧；俯视方向的第一坐标系下，目标位置、第一标识和第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；侧视方向的第二坐标系下，第一标识底边的第一纵坐标大于第二标识顶边的第二纵坐标，目标位置任一点横坐标小于第一标识横坐标，包括：通过导航控制机器人移动到指定区域；调整机器人朝向第一方向并移动，至采集的图像中的第一标识和第二标识的中心点距离小于设定的阈值；调整机器人朝向第二方向并移动，至采集的图像中仅包括第二标识；调整机器人朝向第三方向并移动，至图像中的第二标识的边长到达预设值，确定机器人到达目标位置。

Description

一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
移动机器人正常是基于地图导航进行定位的，然而地图导航的定位精度有限。例如扫地机器人可以根据地图的定位方案进行整体的清扫，但是在自动回充时只能根据地图回到充电桩附近，若需要精准定位到充电桩，则难以通过地图导航实现。
发明内容
本公开提供一种机器人定位方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
本公开一方面提供一种机器人定位方法，构建尺寸相同的第一标识和第二标识，所述第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧；在俯视方向上对应的第一坐标系下，所述目标位置、所述第一标识和所述第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；在侧视方向上对应的第二坐标系下，所述第一标识底边的第一纵坐标大于所述第二标识顶边的第二纵坐标，所述目标位置任一点的横坐标小于所述第一标识的横坐标，该方法包括：
通过导航控制所述机器人移动到指定区域；
调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值；
调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识；
调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
在一可实施方式中，所述通过导航控制所述机器人移动到指定区域之后，所述调整所述机器人朝向第一方向之前，还包括：
采集第一图像；
确定所述第一图像中包含第一标识和第二标识，则计算所述第一图像中所述第一标识与第二标识的中心点距离，确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向。
在一可实施方式中，所述控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值，包括：
确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向并采集第二图像，使得在第二图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心；
控制所述机器人沿所述第一方向移动并采集连续的多张第三图像，直至第三图像上的所述中心点距离小于所述阈值。
在一可实施方式中，所述调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识，包括：
调整所述机器人朝向第二方向并采集第四图像，使得在第四图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第四图像的中心；
控制所述机器人沿所述第二方向移动并采集连续的多张第五图像，直至第五图像上仅包括第二标识。
在一可实施方式中，所述调整所述机器人朝向第三方向，包括：
调整所述机器人朝向第三方向并采集第六图像，使得在所述第六图像中仅包括第二标识、且所述第二标识在水平方向上位于第六图像的中心。
在一可实施方式中，所述控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置，包括：
控制所述机器人沿所述第三方向移动并采集连续的多张第七图像，直至所述第七图像上的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
在一可实施方式中，所述第一标识和所述第二标识均为二维码，所述二维码的形状对应所述第一标识和所述第二标识的识别信息。
本公开另一方面提供一种机器人定位装置，包括：
构建模块，用于构建尺寸相同的第一标识和第二标识，所述第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧；在俯视方向上对应的第一坐标系下，所述目标位置、所述第一标识和所述第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；在侧视方向上对应的第二坐标系下，所述第一标识底边的第一纵坐标大于所述第二标识顶边的第二纵坐标，所述目标位置任一点的横坐标小于所述第一标识的横坐标；
导航模块，用于通过导航控制所述机器人移动到指定区域；
控制模块，用于调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值；
所述控制模块，还用于调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识；
所述控制模块，还用于调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
本公开再一方面提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储由所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述机器人定位方法。
本公开还一方面提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行时，实现上述机器人定位方法。
基于上述方案，本公开提供一种机器人定位方法，构建尺寸相同且具有相对位置关系的第一标识和第二标识，当机器人到达指定区域后，机器人通过判断采集图像上的第一标识和第二标识的中心点距离与预先设定的阈值的关系，控制机器人朝向第一方向并移动，以减小机器人与目标位置的偏差程度；再通过确定第二方向，使得机器人沿第二方向移动至采集的图像上仅包括第二标识，至此，机器人完成以第一标识为锚定、从而相对目标位置进行的校正；再确定第三方向，使得机器人沿第三方向移动至采集的图像上第二标识的边长到达预设值，此时，在上述基础上，机器人完成以第二标识为锚定、相对目标位置进行的校正，使得机器人能够到达目标位置，实现精准的定位。
附图说明
图1所示为本公开一实施例提供的目标位置、第一标识和第二标识的正视示意图；
图2所示为本公开一实施例提供的图1状态下目标位置、指定区域、第一标识和第二标识的俯视示意图；
图3所示为本公开一实施例提供的图1状态下目标位置、第一标识和第二标识的右侧侧视示意图；
图4所示为本公开另一实施例提供的机器人定位方法的流程示意图；
图5所示为本公开还一实施例提供的机器人定位方法的流程示意图；
图6所示为本公开一实施例提供的机器人定位装置示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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公开一部分实施例，而非全部实施例。基于本公开中的实施例，本领域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，都属于本公开保护的范围。
为了提高机器人定位的精确度，顺利到达目标位置，本公开一实施例提供了一种机器人定位方法，构建尺寸相同的第一标识和第二标识，第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧，如图1所示为目标位置、第一标识和第二标识的正视示意图；如图2所示，在俯视方向上对应的第一坐标系下，目标位置、第一标识和第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；如图3所示，在侧视方向上对应的第二坐标系下，第一标识底边的第一纵坐标大于第二标识顶边的第二纵坐标，目标位置任一点的横坐标小于第一标识的横坐标，对于目标位置的任一一点的纵坐标与第一标识的纵坐标、第二标识纵坐标的关系不做具体限制，目标位置只要能够满足机器人到达目标位置时仍然能够在采集的图像上识别到第二标识即可。
在一示例中，第一标识和第二标识可以为具有标识作用以使两者具有区分的普通贴片，也可以为二维码，二维码的形状对应第一标识和第二标识的识别信息。此处仅为举例，只要第一标识和第二标识在机器人采集的图像上，内容能够有所区分且边界清晰即可，在此不做具体限定。
如图4所示，该方法包括：
步骤401，通过导航控制所述机器人移动到指定区域。
在一示例中，通过导航控制机器人移动到指定区域，指定区域包括目标位置，在第一坐标系下，如图2所示，指定区域中任一点的纵坐标小于第一标识的中心点的纵坐标，需要强调的是，图2中所示的指定区域仅为示意，并不限定指定区域的具体尺寸和范围，只要实现目的即可；在第二坐标系下，指定区域中任一点的横坐标小于第一标识的中心点的横坐标。
机器人到达指定区域后，采集第一图像。
步骤402，调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值。
在一示例中，确定采集的第一图像中包含第一标识和第二标识，则计算第一图像中第一标识与第二标识的中心点距离，据此判断机器人相对于目标位置在第一坐标系下的水平偏移程度。
确定中心点距离大于预设的阈值，说明机器人的水平偏移程度较大，则调整机器人朝向第一方向并采集第二图像，使得在第二图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心。
其中，以第一图像的左下角为原点构建坐标系，根据第一图像上的第一标识和第二标识的位置关系，识别第一标识的横坐标小于第二标识的横坐标，则判断机器人的横坐标大于第二标识的横坐标，机器人需要由当前方位向横坐标小的方位移动以减小水平偏移程度，即向左转；识别第一标识的横坐标大于第二标识的横坐标，则判断机器人的横坐标小于第一标识的横坐标，机器人需要从当前方位向横坐标大的方位移动以减小水平偏移程度，即向右转。同时，为了在移动过程中不跟丢第一标识，也为了能够更好的及时校正机器人的位置，令第一标识和第二标识同时位于图像中、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心，因此调整机器人朝向第一方向。对第一方向进行分解，可知第一方向包含当前坐标系下平行于横坐标的方向，可以实现机器人通过沿第一方向移动以减小水平偏移程度的效果。控制机器人沿第一方向移动并采集连续的多张第三图像，直至第三图像上的中心点距离小于阈值，说明当前位置下的机器人相较于目标位置的水平偏移程度较小，已达需要的范围，不需要再调整。
其中，采集连续的多张第三图像包括每隔预设周期或预设移动距离进行采集。
步骤403，调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识。
在一示例中，为了进一步的调整机器人的方位，使其更加接近目标位置，调整机器人朝向第二方向并采集第四图像，使得在第四图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第四图像的中心。
当第一标识在水平方向上位于第四图像的中心，说明在第一坐标系下，机器人与第一标识的横坐标相同或接近，而机器人在垂直方向上与目标位置还具有偏移，为了减少机器人相对于目标位置的垂直偏移程度，控制机器人沿第二方向移动并采集连续的多张第五图像，直至第五图像上仅包括第二标识。需要理解的是，仅包括第二标识指包括完整的第二标识，机器人能够通过完整的第二标识以识别出该标识为第二标识，而第二标识不完整无法进行识别，因此不被包括。
在一示例中，第二方向经过分解可映射到水平方向和垂直方向。确定水平方向，包括获取第一标识在第四图像中的中心点位置，构建以第四图像左下角为原点的坐标系，若第一标识的中心点的横坐标小于第四图像的中心点的横坐标，则水平方向为向左；若第一标识的中心点的横坐标大于第四图像的中心点的横坐标，则水平方向为向右。
在一示例中，设定有移动条件，移动条件包括若第一标识在第五图像上的边长的尺寸未达设置的数值，则机器人沿第二方向一直移动，直至第五图像上仅包括第二标识。因此，通过将第一标识在第五图像上的呈现的边长设置为极大值，以使第五图像上的第一标识的边长难以达到，使得机器人可沿第二方向一直移动，直至第五图像不能够完整的显示第一标识。例如，假设经过测试可知第n张第五图像上，第一标识的边长为40（单位为像素），而第n+1张第五图像上，则不能够完整的显示第一标识，因此可将第一标识在第五图像上的呈现尺寸设置为1000，若第一标识在第五图像上呈现的尺寸未到设置的数值1000，则机器人沿第二方向一直移动。此处的1000仅为举例，只要能够实现本段陈述的目的即可，具体数值在此不做限定。
需要强调的是，机器人在整个过程中，可以停止移动以采集图像，也可以边移动边采集图像，当边移动边采集图像时，机器人的移动速度设定较低，根据实际情况进行调整，在此不做具体限定。
步骤404，调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
在一示例中，经过步骤401至步骤403的调整，机器人还未完全达到目标位置，为了进一步减小机器人相对于目标位置之间的水平偏移程度和垂直偏移程度，达到更好的定位效果，调整机器人朝向第三方向并采集第六图像，使得在第六图像中仅包括第二标识、且第二标识在水平方向上位于第六图像的中心。
在一示例中，第三方向经过分解可映射到水平方向和垂直方向。确定水平方向，包括获取第二标识在第六图像中的中心点位置，构建以第六图像左下角为原点的坐标系，若第二标识的中心点的横坐标小于第六图像的中心点的横坐标，则水平方向为向左；若第二标识的中心点的横坐标大于第六图像的中心点的横坐标，则水平方向为向右。
控制机器人沿第三方向移动并采集连续的多张第七图像，至第七图像上的第二标识的边长到达预设值时，确定机器人到达目标位置。
其中，采集连续的多张第七图像包括每隔预设周期或预设移动距离进行采集。
下面以第一标识和第二标识为二维码为例对上述的方案进行说明：确定目标位置，基于机器人的目标位置构建同一侧的尺寸相同的第一二维码和第二二维码，分别建立俯视方向上对应的第一坐标系和侧视方向上对应的第二坐标系。第一坐标系下，目标位置、第一二维码和第二二维码的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；第二坐标系下，第一二维码底边的第一纵坐标大于第二二维码顶边的第二纵坐标，目标位置任一点的横坐标小于第一二维码的横坐标。
根据地图导航控制机器人移动至指定区域，指定区域包括目标位置，第一坐标系下，指定区域中任一点的纵坐标小于第一二维码的中心点的纵坐标；第二坐标系下，指定区域中任一点的横坐标小于第一二维码的中心点的横坐标。
机器人通过摄像头（图像采集模块）采集第一图像，识别第一二维码和第二二维码。例如，第一二维码的形状对应的信息为1号，第二二维码的形状对应的信息为2号，当识别到1号时，可知该二维码为更接近于目标位置的第一二维码，当识别到2号时，可知为该二维码为更远离于目标位置的第二二维码。
若根据二维码的形状，识别第一图像中包含第一二维码和第二二维码，则构建以第一图像的左下角为原点的坐标系，确定第一图像上，第一二维码和第二二维码的中心点的坐标以及边长，并根据如下公式计算第一图像上的第一二维码和第二二维码之间的中心点距离：
Distance = 2 * abs ( Xf - Xb ) / ( Lf + Lb )
其中，Distance为中心点距离，abs为取绝对值的函数，Xf为第一二维码在第一图像中的中心点的坐标，Xb为第二二维码在第一图像中的中心点的坐标，Lf为第一二维码在第一图像中的边长，Lb为第二二维码在第一图像中的边长。
由于机器人在不同位置时，采集的图像上的第一二维码和第二二维码的尺寸会同步发生变化，因此根据两者在图像上的边长和进行计算，以对中心点距离的结果进行归一化处理，但该公式也可以任一个二维码的边长进行计算，具体计算方式可根据实际精度需求灵活调整，此处仅为举例，不做具体限定。
若间距大于预设的阈值，说明机器人在第一坐标系下，相对于目标位置具有水平偏移。则控制机器人的朝向，调整机器人朝向第一方向，如通过使机器人进行旋转来调整（此种状态下的机器人，摄像头与可移动的本体为一体式），使得采集的第二图像上，第二图像中第一二维码在水平方向上位于第二图像的中心，即第一二维码的中心线与第二图像的中心线重合。
为了减小在第一坐标系下，机器人与目标位置的水平偏移程度，控制机器人沿第一方向移动并采集连续的多张第三图像，直至第三图像上的中心点距离小于阈值。
需要说明的是，机器人在移动的过程中，每隔预设时间或移动距离，不断采集第三图像并进行二维码的识别、以及中心点距离的计算，一旦识别到中心点距离小于阈值，则不再沿第一方向进行移动。
在上述位置的基础上，调整机器人朝向第二方向并采集第四图像，使得第四图像上包括第一二维码和第二二维码、且第一二维码在水平方向上位于第四图像的中心，控制机器人沿第二方向移动并采集连续的多张第五图像，直至第五图像上不能显示完整的第一二维码，仅能识别出第二二维码，则机器人不再沿第二方向进行移动。此时，机器人完成以第一二维码为锚定，对其相对于目标位置的方位进行了定位校正。
在一示例中，可设置第一二维码在第五图像上的边长的数值作为判断机制，若第五图像上的第一二维码的边长未达到设定的数值，则机器人继续沿第二方向移动，直至无法在第五图像上识别出第一二维码。
需要说明的是，机器人所有操作的执行，都应以当前采集的最新的图像为基准。
当机器人仅能识别出第二二维码时，调整机器人朝向第三方向并采集第六图像，使得第六图像中仅包括第二二维码、且第二二维码在水平方向上位于第六图像的中心，同时控制机器人沿第三方向继续移动，至第六图像上的第二二维码的边长到达预设值时停止，当前位置即为目标位置。
为了避免机器人在移动过程中出现不理想情况，如光线不好引起的识别问题，本公开又提供了一实施例，包括：
机器人在到达指定区域或到达指定区域后移动的过程中，采集的图像上，存在同时识别到第一标识和第二标识，只识别到第一标识，只识别到第二标识，以及同时识别不到第一标识和第二标识的情况。
其中，只识别到第二标识还分为在同时识别到第一标识和第二标识之后，机器人经过正确的移动完成针对第一标识的校正后，只识别到第二标识的期望情况，以及机器人未完成针对第一标识的校正只识别到第二标识的错误情况。机器人在同时识别到第一标识和第二标识后，经过正确的移动直到只识别到第二标识的期望情况，已在上述步骤401至步骤404中进行了论述，在此不予赘述。
对于存在的只识别到第一标识、机器人未完成针对第一标识的校正便只识别到第二标识、以及同时识别不到第一标识和第二标识的情况，说明可能存在定位偏差或采光不好的问题，可采用上述步骤402至步骤404的任一操作单独执行，同时不断采集图像以进行识别。
例如当机器人到达指定区域或者在到达指定区域后移动的过程中，采集的图像上只识别到第一标识，则调整机器人朝向第四方向并移动，在此过程中不断采集图像并识别，直到采集的图像中同时识别第一标识和第二标识。
再例如当机器人到达指定区域或者在到达指定区域后移动的过程中，采集的图像上同时识别不到第一标识和第二标识，则调整机器人朝向第五方向并移动，同时不断采集图像并识别，则直到采集的图像中同时识别第一标识和第二标识。还例如当机器人未完成针对第一标识的校正便只识别到第二标识时，也可调整机器人朝向第五方向并移动，同时不断采集图像并识别，则直到采集的图像中同时识别第一标识和第二标识。
为了简要说明上述实施例中，机器人从指定区域到达目标位置的执行逻辑，本公开还提供了一种实施例，如图5所示，包括：
步骤501，开始。
机器人启动，并根据导航移动，继续执行步骤502。
步骤502，到达指定区域并采集图像。
机器人在导航的控制下到达指定区域并采集图像，继续执行步骤503。
步骤503，识别图像上是否包含第一标识和第二标识。
如果是，执行步骤504；
如果否，执行步骤512。
步骤504，计算第一标识和第二标识的中心点距离。
根据采集的图像，计算图像上第一标识和第二标识的中心点距离，继续执行步骤505。
步骤505，判断中心点距离大于阈值。
计算中心点距离与提前设定的阈值进行比较，若中心点距离大于阈值，执行步骤506；
若中心点距离小于阈值，执行步骤507。
步骤506，调整机器人朝向第一方向并移动，采集图像。
机器人在执行本步骤的过程中，不断的采集图像并进行识别，因此需要不断的返回步骤505以进行中心点距离和阈值的判断。
具体的，可对所采集的图像进行分析，若采集的图像包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心，则此时机器人的朝向即为第一方向。
控制机器人沿着第一方向移动并采集图像，执行步骤505，直至中心点距离小于阈值。则在该过程中，通过采集的图像不断的对第一方向进行校正，使机器人沿着第一方向移动，直至采集到中心点距离小于阈值的图像。
步骤507，调整机器人朝向第二方向并移动，采集图像。
调整机器人朝向第二方向后并进行移动，在此过程中，机器人不断的采集图像并进行识别，并执行步骤508。
机器人在移动的过程中会出现偏差，此时仍然需要重新调整机器人的移动方向，可对所采集的图像进行分析，若采集的图像包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心，则此时机器人的朝向即为第二方向。
步骤508，识别图像上仅包含第二标识。
机器人沿着第二方向移动并采集图像，识别到采集的图像中仅包括第二标识，说明机器人完成以第一标识作为锚定的校正，则执行步骤509；
识别到采集的图像中，不仅仅包括第二标识，说明仍然存在第一标识，则返回步骤507，调整机器人朝向第二方向并继续移动。
步骤509，调整机器人朝向第三方向并移动，采集图像。
说明机器人完成以第一标识作为锚定的校正后，重新对机器人的移动方向进行校正，使机器人所采集的图像中仅包括第二标识、且第二标识在水平方向上位于第六图像的中心。
机器人在执行本步骤的过程中，不断的采集图像并进行识别，以进行步骤510中的判断。
步骤510，识别图像第二标识的边长到达预设值。
识别到采集的图像中，第二标识的边长到达预设值，则执行步骤511，确定机器人到达目标位置；
若识别到采集的图像中，第二标识的边长未到达预设值，则返回步骤509，继续调整机器人朝向第三方向并继续移动。
步骤511，到达目标位置。
机器人通过步骤510的判断，执行本步骤，说明机器人在以第一标识为锚定完成校正后、又完成了以第二标识为锚定的校正，到达了目标位置。
机器人到达目标位置后，流程结束，执行步骤516。
步骤516，结束。
步骤512，识别图像上是否仅包含第一标识。
如果是，执行步骤513；
如果否，执行步骤514；
步骤513，调整机器人朝向第四方向并移动，采集图像。
返回步骤503；
步骤514，识别图像上是否仅包含第二标识。
机器人到达指定区域并采集图像后，没有识别到第一标识，说明位置存在偏差或者光线问题，因此无论仅识别到第二标识还是没有识别到第二标识，即无论是或否，都执行步骤515。
步骤515，调整机器人朝向第五方向并移动，采集图像。
返回步骤503。
本公开一实施例还提供了一装置，如图6所示，该装置包括：
构建模块10，用于构建尺寸相同的第一标识和第二标识，所述第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧；在俯视方向上对应的第一坐标系下，所述目标位置、所述第一标识和所述第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；在侧视方向上对应的第二坐标系下，所述第一标识底边的第一纵坐标大于所述第二标识顶边的第二纵坐标，所述目标位置任一点的横坐标小于所述第一标识的横坐标；所述第一标识和所述第二标识均为二维码，所述二维码的形状对应所述第一标识和所述第二标识的识别信息。
导航模块20，用于通过导航控制所述机器人移动到指定区域。
控制模块30，用于调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值。
所述控制模块30，还用于调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识。
所述控制模块30，还用于调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
所述控制模块30，还用于采集第一图像；确定所述第一图像中包含第一标识和第二标识，则计算所述第一图像中所述第一标识与第二标识的中心点距离，确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向。
所述控制模块30，还用于确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向并采集第二图像，使得在第二图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心；控制所述机器人沿所述第一方向移动并采集连续的多张第三图像，直至第三图像上的所述中心点距离小于所述阈值。
所述控制模块30，还用于调整所述机器人朝向第二方向并采集第四图像，使得在第四图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第四图像的中心；控制所述机器人沿所述第二方向移动并采集连续的多张第五图像，直至第五图像上仅包括第二标识。
所述控制模块30，还用于调整所述机器人朝向第三方向并采集第六图像，使得在所述第六图像中仅包括第二标识、且所述第二标识在水平方向上位于第六图像的中心。
所述控制模块30，还用于控制所述机器人沿所述第三方向移动并采集连续的多张第七图像，直至所述第七图像上的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本公开所述的机器人定位方法。
本公开还一方面提供一种电子设备，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本公开所述的机器人定位方法。
除了上述方法和装置以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、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。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、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种机器人定位方法，其特征在于，构建尺寸相同的第一标识和第二标识，所述第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧；在俯视方向上对应的第一坐标系下，所述目标位置、所述第一标识和所述第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；在侧视方向上对应的第二坐标系下，所述第一标识底边的第一纵坐标大于所述第二标识顶边的第二纵坐标，所述目标位置任一点的横坐标小于所述第一标识的横坐标，该方法包括：
通过导航控制所述机器人移动到指定区域；
调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值；
调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识；
调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
2.根据权利要求1所述的机器人定位方法，其特征在于，所述通过导航控制所述机器人移动到指定区域之后，所述调整所述机器人朝向第一方向之前，还包括：
采集第一图像；
确定所述第一图像中包含第一标识和第二标识，则计算所述第一图像中所述第一标识与第二标识的中心点距离，确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向。
3.根据权利要求1所述的机器人定位方法，其特征在于，所述控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值，包括：
确定所述中心点距离大于预设的阈值，则调整所述机器人朝向第一方向并采集第二图像，使得在第二图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第二图像的中心；
控制所述机器人沿所述第一方向移动并采集连续的多张第三图像，直至第三图像上的所述中心点距离小于所述阈值。
4.根据权利要求1所述的机器人定位方法，其特征在于，所述调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识，包括：
调整所述机器人朝向第二方向并采集第四图像，使得在第四图像中包括第一标识和第二标识、且第一标识在水平方向上位于第四图像的中心；
控制所述机器人沿所述第二方向移动并采集连续的多张第五图像，直至第五图像上仅包括第二标识。
5.根据权利要求1所述的机器人定位方法，其特征在于，所述调整所述机器人朝向第三方向，包括：
调整所述机器人朝向第三方向并采集第六图像，使得在所述第六图像中仅包括第二标识、且所述第二标识在水平方向上位于第六图像的中心。
6.根据权利要求1所述的机器人定位方法，其特征在于，所述控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置，包括：
控制所述机器人沿所述第三方向移动并采集连续的多张第七图像，直至所述第七图像上的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
7.根据权利要求1至6任一项所述的机器人定位方法，其特征在于，所述第一标识和所述第二标识均为二维码，所述二维码的形状对应所述第一标识和所述第二标识的识别信息。
8.一种机器人定位装置，其特征在于，包括：
构建模块，用于构建尺寸相同的第一标识和第二标识，所述第一标识和第二标识设置于机器人的目标位置的同一侧；在俯视方向上对应的第一坐标系下，所述目标位置、所述第一标识和所述第二标识的中心点的横坐标相同，纵坐标依次增大；在侧视方向上对应的第二坐标系下，所述第一标识底边的第一纵坐标大于所述第二标识顶边的第二纵坐标，所述目标位置任一点的横坐标小于所述第一标识的横坐标；
导航模块，用于通过导航控制所述机器人移动到指定区域；
控制模块，用于调整所述机器人朝向第一方向，并控制所述机器人沿所述第一方向移动，直至采集的图像中包括的所述第一标识和所述第二标识的中心点距离小于设定的阈值；
所述控制模块，还用于调整所述机器人朝向第二方向，控制所述机器人沿所述第二方向移动，直至采集的图像中仅包括第二标识；
所述控制模块，还用于调整所述机器人朝向第三方向，控制所述机器人沿所述第三方向移动，直至采集的图像中的所述第二标识的边长到达预设值时，确定所述机器人到达所述目标位置。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储由所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的机器人定位方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行时，实现上述权利要求1-7任一项所述的机器人定位方法。
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