CN115127574B - 基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,采集与分析机器人所处空间四周的空间扫描影像,得到视觉定位数据;根据视觉定位数据和预设移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;并且根据机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息,调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置,这样利用对预设标志物进行扫描拍摄得到的视觉定位数据进行标定,确保在机器人移动过程实时调整移动路径以及对障碍物进行准确的定位标定,避免机器人与障碍物发生碰撞,提高机器人移动的平稳性和安全性。
Description
技术领域
本发明涉及机器人导航的技术领域,特别涉及基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法。
背景技术
扫地机等机器人都是通过摄像头采集自身在移动过程中与障碍物之间的相对位置关系,以此调整自身的移动终端,避免与障碍物发生碰撞。现有的机器人导航方式都是直接对障碍物进行视觉拍摄分析,得到障碍物的存在位置,其在视觉拍摄前,并未对机器人在所处空间的位置进行标定,这使得在对机器人进行导航过程中存在障碍物定位错误或者导航偏差的问题,影响机器人在所处空间移动过程中的平稳性和安全性。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷,本发明提供基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,采集与分析机器人所处空间四周的空间扫描影像,得到视觉定位数据;根据视觉定位数据和预设移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;并且根据机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息,以此调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置,这样利用对预设标志物进行扫描拍摄得到的视觉定位数据进行标定,确保在机器人移动过程实时调整移动路径以及对障碍物进行准确的定位标定,避免机器人与障碍物发生碰撞,提高机器人移动的平稳性和安全性。
本发明提供基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其包括如下步骤:
步骤S1,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像;
步骤S2,对所述空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据;根据所述视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;
步骤S3,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息;
步骤S4,根据所述相位对置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置。
进一步,在所述步骤S1中,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物具体包括:
在机器人所处空间四周边界对应的四个墙壁的中央区域上分别设置圆形标志物,每个墙壁上设置的圆形标志物具有相同的半径,并且每个墙壁上设置的圆形标志物具有互不相同的第一颜色、第二颜色、第三颜色和第四颜色。
进一步,在所述步骤S1中,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像具体包括:
以机器人当前自身所处的位置为基准点,指示机器人的摄像头对所处空间四周边界的四个墙壁进行顺时针旋转扫描拍摄,得到相应的空间扫描影像;
在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,记录摄像头的旋转角度数据。
进一步,在所述步骤S2中,对所述空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确;
当对颜色类型识别正确时,根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确;
当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据。
进一步,在所述步骤S2中,对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确具体包括:
利用下面公式(1),对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确,
在上述公式(1)中,Y表示摄像头对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确与否的校验值;D2表示摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中识别得到的圆形标志物的颜色对应的二进制编码按照墙壁沿顺时针的设置顺序进行组合形成的二进制形式数据,其中第一颜色的二进制编码为10000,第二颜色的二进制编码为10001,第三颜色的二进制编码为10010,第四颜色的二进制编码为10011;表示循环左移运算;a表示整数变量,其取值为1、2、3、4;
若Y=1,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确;
若Y=0,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别不正确,此时对摄像头进行重启操作,直到下一次对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确为止;
在所述步骤S2中,当对颜色类型识别正确时,根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确具体包括:
利用下面公式(2),根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确,
在上述公式(2)中,J表示摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确与否的校验值;θ(i)表示摄像头拍摄到第i个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;θ(i-1)表示摄像头拍摄到第i-1个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;||表示求取绝对值运算;
若J=1,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确;
若J=0,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测不正确,此时对摄像头进行旋转扫描重新标定操作,直到下一次对对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确为止;
在所述步骤S2中,当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
利用下面公式(3),根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据,
在上述公式(3)中,β[S(4),S(1)]表示机器人在所处空间前进方向S(4)为且偏移方向S(1)对应的偏移角度;S(1)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第一个圆形标志物对应的颜色;S(4)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第四个圆形标志物对应的颜色;L[S(1)]表示机器人与第一个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;L[S(4)]表示机器人与第四个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;l[θ(1)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(1)对应在墙壁上的旋转扫描距离;l[θ(4)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(4)对应在墙壁上的旋转扫描距离。
进一步,在所述步骤S2中,根据所述视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动具体包括:
根据所述偏移角度β[S(4),S(1)]、旋转扫描距离l[θ(1)]、旋转扫描距离l[θ(4)],重新确定机器人的行进移动朝向;并指示机器人以重新确定机器人的行进移动朝向为基准,指示机器人沿着预设的移动路径在所处空间进行移动。
进一步,在所述步骤S3中,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息具体包括:
当机器人在移动过程中,指示机器人的激光雷达进行雷达扫描,从而得到相应的激光雷达扫描测距数据;
根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与所处空间存在的障碍物之间的相对距离值。
进一步,在所述步骤S4中,根据所述相位对置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置具体包括:
当所述相对距离值小于或等于预设距离阈值,则调整机器人的移动方向以及降低机器人的移动速度,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置。
相比于现有技术,该基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,采集与分析机器人所处空间四周的空间扫描影像,得到视觉定位数据;根据视觉定位数据和预设移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;并且根据机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息,以此调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置,这样利用对预设标志物进行扫描拍摄得到的视觉定位数据进行标定,确保在机器人移动过程实时调整移动路径以及对障碍物进行准确的定位标定,避免机器人与障碍物发生碰撞,提高机器人移动的平稳性和安全性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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为本发明提供的基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法的流程示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参阅图1,为本发明实施例提供的基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法的流程示意图。该基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法包括如下步骤:
步骤S1,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像;
步骤S2,对空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据;根据视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;
步骤S3,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息;
步骤S4,根据相位对置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置。
上述技术方案的有益效果为:该基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,采集与分析机器人所处空间四周的空间扫描影像,得到视觉定位数据;根据视觉定位数据和预设移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;并且根据机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息,以此调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置,这样利用对预设标志物进行扫描拍摄得到的视觉定位数据进行标定,确保在机器人移动过程实时调整移动路径以及对障碍物进行准确的定位标定,避免机器人与障碍物发生碰撞,提高机器人移动的平稳性和安全性。
优选地,在步骤S1中,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物具体包括:
在机器人所处空间四周边界对应的四个墙壁的中央区域上分别设置圆形标志物,每个墙壁上设置的圆形标志物具有相同的半径,并且每个墙壁上设置的圆形标志物具有互不相同的第一颜色、第二颜色、第三颜色和第四颜色。
上述技术方案的有益效果为:机器人通常是在封闭室内空间活动的,在机器人所处空间四周边界对应的四个墙壁的中央区域分别设置圆形标志物,每个圆形标志物具有不同的颜色,这样在后续机器人的摄像头对墙壁进行扫描拍摄过程中以不同颜色的圆形标志物为基准,确定机器人与四周不同墙壁之间的相对位置关系,从而实现机器人在所处空间内的位置标定。
优选地,在步骤S1中,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像具体包括:
以机器人当前自身所处的位置为基准点,指示机器人的摄像头对所处空间四周边界的四个墙壁进行顺时针旋转扫描拍摄,得到相应的空间扫描影像;
在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,记录摄像头的旋转角度数据。
上述技术方案的有益效果为:以机器人当前自身所处的位置为基准点,指示摄像头进行顺时针旋转扫描拍摄,这样能够对四周墙壁的圆形标志物进行拍摄,以及在扫描拍摄过程中摄像头的旋转角度,便于对机器人当前所处位置与四周墙壁之间的相对位置关系进行标定。
优选地,在步骤S2中,对空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
对空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确;
当对颜色类型识别正确时,根据旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确;
当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据。
上述技术方案的有益效果为:机器人所处空间四周的不同墙壁上设置有不同颜色的圆形标志物,在进行旋转扫描拍摄过程中,通过对空间扫描影像中不同墙壁上圆形标识物的颜色进行识别,能够以每个墙壁单独作为参照基准,来对机器人进行准确可靠的位置标定。
优选地,在步骤S2中,对空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确具体包括:
利用下面公式(1),对空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确,
在上述公式(1)中,Y表示摄像头对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确与否的校验值;D2表示摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中识别得到的圆形标志物的颜色对应的二进制编码按照墙壁沿顺时针的设置顺序进行组合形成的二进制形式数据,其中第一颜色的二进制编码为10000,第二颜色的二进制编码为10001,第三颜色的二进制编码为10010,第四颜色的二进制编码为10011;表示循环左移运算;a表示整数变量,其取值为1、2、3、4;
若Y=1,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确;
若Y=0,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别不正确,此时对摄像头进行重启操作,直到下一次对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确为止;
在步骤S2中,当对颜色类型识别正确时,根据旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确具体包括:
利用下面公式(2),根据旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确,
在上述公式(2)中,J表示摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确与否的校验值;θ(i)表示摄像头拍摄到第i个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;θ(i-1)表示摄像头拍摄到第i-1个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;||表示求取绝对值运算;
若J=1,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确;
若J=0,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测不正确,此时对摄像头进行旋转扫描重新标定操作,直到下一次对对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确为止;
在步骤S2中,当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
利用下面公式(3),根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据,
在上述公式(3)中,β[S(4),S(1)]表示机器人在所处空间前进方向S(4)为且偏移方向S(1)对应的偏移角度;S(1)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第一个圆形标志物对应的颜色;S(4)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第四个圆形标志物对应的颜色;L[S(1)]表示机器人与第一个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;L[S(4)]表示机器人与第四个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;l[θ(1)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(1)对应在墙壁上的旋转扫描距离;l[θ(4)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(4)对应在墙壁上的旋转扫描距离。
上述技术方案的有益效果为:利用上述公式(1)根据摄像头旋转一周记录的识别到的圆形标志物的颜色判断摄像头的颜色识别是否准确,进而通过系统进行自检,一是可以自动的进行故障排查,二是可以及时的报错提供给工作人员进行检修;然后利用上述公式(2)根据记录的识别到的圆形标志物时对应的顺时针旋转的角度判断记录摄像头顺时针旋转的旋转角度是否准确,从而排查硬件方面是否存在故障,便于进行维修和检查;最后利用上述公式(3)根据记录的识别到的圆形标志物的颜色以及对应的顺时针旋转的旋转角度对机器人在所处空间内的定位,从而利用墙壁对应的圆形标志物颜色为基准进行定位,便于对工作人员的理解以及更快速的找到机器人。
优选地,在步骤S2中,根据视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动具体包括:
根据偏移角度β[S(4),S(1)]、旋转扫描距离l[θ(1)]、旋转扫描距离l[θ(4)],重新确定机器人的行进移动朝向;并指示机器人以重新确定机器人的行进移动朝向为基准,指示机器人沿着预设的移动路径在所处空间进行移动。
上述技术方案的有益效果为:根据偏移角度β[S(4),S(1)]、旋转扫描距离l[θ(1)]、旋转扫描距离l[θ(4)],重新确定机器人的行进移动朝向,这样能够保证机器人在重新确定的移动朝向上移动时,能够按照预设移动路径进行平稳顺畅的移动。
优选地,在步骤S3中,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息具体包括:
当机器人在移动过程中,指示机器人的激光雷达进行雷达扫描,从而得到相应的激光雷达扫描测距数据;
根据激光雷达测距数据,确定机器人与所处空间存在的障碍物之间的相对距离值。
上述技术方案的有益效果为:当机器人在移动过程中,指示机器人的激光雷达进行雷达扫描,这样能够对机器人四周方向上的障碍物存在情况进行扫描检测,确保在机器人所处空间存在的障碍物进行全面准确的相对距离识别。
优选地,在步骤S4中,根据相位对置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置具体包括:
当相对距离值小于或等于预设距离阈值,则调整机器人的移动方向以及降低机器人的移动速度,使得机器人避开障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置。
上述技术方案的有益效果为:当相对距离值小于或等于预设距离阈值,表明机器人按照当前移动路径移动时,会与障碍物发生碰撞,此时调整机器人的移动方向以及降低机器人的移动速度,能够有效避免机器人与障碍物发生碰撞,实现机器人在所处空间的平稳安全移动。
从上述实施例的内容可知,该基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,采集与分析机器人所处空间四周的空间扫描影像,得到视觉定位数据;根据视觉定位数据和预设移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;并且根据机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息,以此调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置,这样利用对预设标志物进行扫描拍摄得到的视觉定位数据进行标定,确保在机器人移动过程实时调整移动路径以及对障碍物进行准确的定位标定,避免机器人与障碍物发生碰撞,提高机器人移动的平稳性和安全性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (4)
1.基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其特征在于,其包括如下步骤:
步骤S1,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像;
步骤S2,对所述空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据;根据所述视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动;
步骤S3,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息;
步骤S4,根据所述相对位置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置;
在所述步骤S1中,在机器人所处空间四周边界分别设置预设标志物具体包括:
在机器人所处空间四周边界对应的四个墙壁的中央区域上分别设置圆形标志物,每个墙壁上设置的圆形标志物具有相同的半径,并且每个墙壁上设置的圆形标志物具有互不相同的第一颜色、第二颜色、第三颜色和第四颜色;
在所述步骤S1中,指示机器人的摄像头对所处空间四周进行旋转扫描拍摄,得到空间扫描影像具体包括:
以机器人当前自身所处的位置为基准点,指示机器人的摄像头对所处空间四周边界的四个墙壁进行顺时针旋转扫描拍摄,得到相应的空间扫描影像;
在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,记录摄像头的旋转角度数据;
在所述步骤S2中,对所述空间扫描影像进行分析处理,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确;
当对颜色类型识别正确时,根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确;
当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据;
在所述步骤S2中,对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确具体包括:
利用下面公式(1),对所述空间扫描影像进行分析处理,判断摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中,对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别是否正确,
在上述公式(1)中,Y表示摄像头对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确与否的校验值;D2表示摄像头在进行完整一周顺时针旋转扫描拍摄过程中识别得到的圆形标志物的颜色对应的二进制编码按照墙壁沿顺时针的设置顺序进行组合形成的二进制形式数据,其中第一颜色的二进制编码为10000,第二颜色的二进制编码为10001,第三颜色的二进制编码为10010,第四颜色的二进制编码为10011;表示循环左移运算;a表示整数变量,其取值为1、2、3、4;
若Y=1,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确;
若Y=0,则表示对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别不正确,此时对摄像头进行重启操作,直到下一次对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型识别正确为止;
在所述步骤S2中,当对颜色类型识别正确时,根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确具体包括:
利用下面公式(2),根据所述旋转角度数据,判断摄像头在进行顺时针旋转扫描过程中,对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测是否正确,
在上述公式(2)中,J表示摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确与否的校验值;θ(i)表示摄像头拍摄到第i个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;θ(i-1)表示摄像头拍摄到第i-1个圆形标志物对应的顺时针旋转角度值;||表示求取绝对值运算;
若J=1,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确;
若J=0,则表示对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测不正确,此时对摄像头进行旋转扫描重新标定操作,直到下一次对对摄像头进行顺时针旋转的旋转角度检测正确为止;
在所述步骤S2中,当旋转角度检测正确时,根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据具体包括:
利用下面公式(3),根据对每个墙壁设置的圆形标志物的颜色类型的识别结果和旋转角度数据,得到机器人在所处空间的视觉定位数据,
在上述公式(3)中,β[S(4),S(1)]表示机器人在所处空间前进方向S(4)为且偏移方向S(1)对应的偏移角度;S(1)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第一个圆形标志物对应的颜色;S(4)表示机器人的摄像头在顺时针旋转扫描识别到墙壁上第四个圆形标志物对应的颜色;L[S(1)]表示机器人与第一个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;L[S(4)]表示机器人与第四个圆形标志物所在墙壁的垂直距离;l[θ(1)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(1)对应在墙壁上的旋转扫描距离;l[θ(4)]表示以机器人当前前进方向为基准进行顺时针旋转角度θ(4)对应在墙壁上的旋转扫描距离。
2.如权利要求1所述的基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其特征在于:
在所述步骤S2中,根据所述视觉定位数据和机器人预设的移动路径,指示机器人在所处空间进行移动具体包括:
根据所述偏移角度β[S(4),S(1)]、旋转扫描距离l[θ(1)]、旋转扫描距离l[θ(4)],重新确定机器人的行进移动朝向;并指示机器人以重新确定机器人的行进移动朝向为基准,指示机器人沿着预设的移动路径在所处空间进行移动。
3.如权利要求2所述的基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其特征在于:
在所述步骤S3中,获取机器人进行移动过程中对所处空间的激光雷达测距数据,根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与障碍物之间的相对位置关系信息具体包括:
当机器人在移动过程中,指示机器人的激光雷达进行雷达扫描,从而得到相应的激光雷达扫描测距数据;
根据所述激光雷达测距数据,确定机器人与所处空间存在的障碍物之间的相对距离值。
4.如权利要求3所述的基于视觉和激光雷达的移动机器人导航定位方法,其特征在于:
在所述步骤S4中,根据所述相对位置关系,调整机器人的移动状态,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置具体包括:
当所述相对距离值小于或等于预设距离阈值,则调整机器人的移动方向以及降低机器人的移动速度,使得机器人避开所述障碍物并达到所处空间对应的目标地点位置。
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