CN115509214A - 定位控制方法和装置、自主充电控制装置、方法及系统 - Google Patents

定位控制方法和装置、自主充电控制装置、方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种定位控制方法和装置、自主充电控制装置、方法及系统。该定位控制装置，包括：距离判定部，判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；远距离导航部，当距离不小于第一阈值时，远距离导航部基于导航来引导可移动设备向目标设备移动；以及近距离精确识别部，当距离小于第一阈值时，近距离精确识别部通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别目标设备的位置。

Description

定位控制方法和装置、自主充电控制装置、方法及系统
技术领域
本发明涉及定位领域，特别是涉及一种利用自动定位技术的定位控制方法和装置、自主充电控制装置、方法及系统。
背景技术
近年来，例如，扫地机、机器人、电动汽车等可移动的用电设备具有自主充电功能，即，可以识别充电装置的位置，并自主移动到充电位置进行充电。为了进行自主充电，需要定位充电装置的位置。除了自主充电场景之外，也存在需要对目标设备相对于可移动设备的位置进行定位的其他应用场景。
在以往的技术中，定位技术主要有两类。一类是，利用红外或超声来进行定位的技术。具体来说，可以在目标设备(例如，充电装置)侧安装红外或超声的发射装置，在可移动设备(例如，用电设备)侧安装红外或超声的接收装置。另一类是，利用激光技术的定位技术。具体来说，可以通过安装在可移动设备侧的激光雷达来识别目标设备的位置。
发明内容
在上述的利用红外或超声的定位技术中，由于红外或超声传感器的探测距离和精度有限，在距离充电装置较远时，无法精确判断目标设备的位置，需要不断调整姿态，多次尝试才能确定目标设备的位置，费时较长，效率较低。
在上述的利用激光技术的定位技术中，在远距离区域内，可移动设备能够迅速地锁定目标设备的位置。但在近距离区域要进行精确对准时，激光雷达的相对误差(相对误差＝误差/测量距离)会增大。关于这一点，已知有对激光点做最小二乘法拟合直线再与目标设备进行特征匹配的方法，但是该方法很容易受到测量误差的影响。
本申请提供一种在远距离区域和近距离区域均能够迅速、准确地对目标设备进行定位的定位控制方法和装置。本申请还提供能够迅速、准确地识别充电装置的自主充电控制方法和装置。
本申请的一个方式提供一种定位控制装置，包括：距离判定部，判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；远距离导航部，当距离不小于第一阈值时，远距离导航部基于导航来引导可移动设备向目标设备移动；以及近距离精确识别部，当距离小于第一阈值时，近距离精确识别部通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别目标设备的位置。
在上述的定位控制装置中，近距离精确识别部可以基于由安装在可移动设备上的激光雷达向目标设备发射激光来形成的激光点的位置信息，通过主成分分析判断激光点的位置和目标设备的形状之间的匹配关系，从而定位目标设备相对于可移动设备的位置。
在上述的定位控制装置中，近距离精确识别部可以包括：点集分割部，将所获取的所有激光点分割为由多个激光点构成的点集；以及主成分分析部，对每个点集进行主成分分析，确定各点集的激光点与目标设备的最佳匹配位置，再将与目标设备最匹配的点集的最佳匹配位置确定为目标设备的位置。
在上述的定位控制装置中，点集分割部可以在任一激光点与相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值时，将激光点从点集中排除。。
在上述的定位控制装置中，主成分分析部可以包括：主成分方向确定部，针对每个点集，进行主成分分析，确定主成分方向；方向旋转部，旋转点集使得主成分方向与目标设备的特征模板的方向一致，特征模板表示目标设备的标准的形状；最佳匹配位置确定部，根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置；以及目标设备位置确定部，根据各点集与特征模板的最佳匹配位置来确定目标设备的位置。
在上述的定位控制装置中，主成分方向确定部可以包括：方向确定部，将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向，协方差矩阵是根据点集中的激光点的坐标来求出的，方向旋转部可以包括：旋转角度计算部，根据协方差矩阵的特征向量求出旋转角度和旋转矩阵；以及旋转执行部，根据旋转角度和旋转矩阵旋转点集，使得点集的主成分方向与可移动设备当前的移动方向垂直。
在上述的定位控制装置中，特征模板和点集均具有标识图形区域，标识图形区域为V形区域，最佳匹配位置确定部包括：V形区域匹配部，V形区域匹配部识别特征模板和点集中的V形区域，当特征模板和点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将点集的位置确定为最佳匹配位置。
在上述的定位控制装置中，最佳匹配位置确定部可以根据点集与特征模板之间的均方误差，确定点集与特征模板的最佳匹配位置，目标设备位置确定部可以将均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为目标设备的位置。
在上述的定位控制装置中，特征模板可以包括对目标设备在激光雷达的扫描平面上的投影进行采样得到离散的采样点，最佳匹配位置确定部可以包括均方误差计算单元，均方误差计算单元根据点集中的激光点的纵坐标和特征模板的对应采样点的纵坐标，求出均方误差。
在上述的定位控制装置中，最佳匹配位置确定部可以还包括：最小值计算单元，利用梯度下降法求出均方误差的最小值；以及匹配位置确定单元，当均方误差最小时，判断为特征模板和点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优，并将点集的位置确定为最佳匹配位置。
在上述的定位控制装置中，近距离精确识别部，可以还包括：粗筛部，计算点集中的第一个激光点和最后一个激光点之间的距离，如果该距离与目标设备在激光扫描方向上的长度之差大于第五阈值，则将点集排除。
本申请的另一个方式提供一种自主充电控制装置，包括：上述的定位控制装置，其中，可移动设备为可移动的用电设备，目标设备为充电装置。
在上述的自主充电控制装置中，可移动的用电设备为机器人。
本申请的另一个方式提供一种自主充电系统，包括：可移动的用电设备；充电装置；激光雷达，安装在用电设备上；以及上述的自主充电控制装置。
本申请的另一个方式提供一种定位控制装置，包括：存储器：以及处理器，执行存储在存储器中的程序，使得计算机执行以下处理：判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；当距离不小于第一阈值时，通过导航来引导可移动设备向目标设备移动；以及当距离小于第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别目标设备的位置。
本申请的另一个方式提供一种定位控制方法，包括：判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；当距离不小于第一阈值时，通过导航来引导可移动设备向目标设备移动；以及当距离小于第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别目标设备的位置。
在上述定位控制方法中，还可以包括：基于由安装在可移动设备上的激光雷达向目标设备发射激光来形成的激光点的位置信息，通过主成分分析判断激光点的位置和目标设备的形状之间的匹配关系，从而定位目标设备相对于可移动设备的位置。
在上述定位控制方法中，激光精确识别法可以包括：分割步骤，将所获取的所有激光点分割为由多个激光点构成的点集；以及主成分分析步骤，对每个点集进行主成分分析，确定各点集的激光点与目标设备的最佳匹配位置，再将与目标设备最匹配的点集的最佳匹配位置确定为目标设备的位置。
在上述定位控制方法中，分割步骤可以包括：任一激光点与相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值时，将激光点从点集中排除。
在上述定位控制方法中，主成分分析步骤可以包括：针对每个点集，进行主成分分析，确定主成分方向；旋转点集使得主成分方向与目标设备的特征模板的方向一致，特征模板表示目标设备的标准的形状；根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置；以及根据各点集与特征模板的最佳匹配位置来确定目标设备的位置。
在上述定位控制方法中，针对每个激光点集，进行主成分分析，确定主成分方向可以包括：将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向，协方差矩阵是根据点集中的激光点的坐标来求出的，旋转点集使得主成分方向与目标设备的特征模板的方向一致可以包括：根据协方差矩阵的特征向量来求出旋转角度和旋转矩阵；以及根据旋转角度和旋转矩阵旋转点集，使得点集的主成分方向与可移动设备的当前的移动方向垂直。
在上述定位控制方法中，特征模板和点集可以均具有标识图形区域，标识图形区域为V形区域，根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置可以包括：识别特征模板和点集中的V形区域，当特征模板和点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将点集的位置确定为最佳匹配位置。
在上述定位控制方法中，根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置可以包括：计算点集与特征模板之间的均方误差；根据均方误差，确定点集与特征模板的最佳匹配位置，根据各点集与特征模板的最佳匹配位置来确定目标设备的位置可以包括：针对所有点集，确定均方误差最小的点集；将均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为目标设备的位置。
在上述定位控制方法中，特征模板可以包括对目标设备在激光雷达的扫描平面上的投影进行采样得到离散的采样点，计算点集与特征模板之间的均方误差可以包括：根据点集中的激光点的纵坐标和特征模板的对应采样点的纵坐标，求出均方误差。
在上述定位控制方法中，根据均方误差，确定点集与特征模板的最佳匹配位置可以包括：利用梯度下降法求出均方误差的最小值；以及当均方误差最小时，判断为特征模板和点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优，并将点集的位置确定为最佳匹配位置。
在上述定位控制方法中，激光精确识别法在分割步骤之后、在主成分分析步骤之前，还可以包括：粗筛步骤，计算点集中的第一个激光点和最后一个激光点之间的距离，如果该距离与目标设备在激光扫描方向上的长度之差大于第五阈值，则将点集排除。
本申请的另一个方式提供一种自主充电控制方法，包括：上述的定位控制方法，其中，可移动设备为可移动的用电设备，目标设备为充电装置。
在上述自主充电控制方法中，可移动的用电设备为机器人。
本申请的另一个方式提供一种存储介质，存储有定位控制程序，定位控制程序使得计算机执行如下处理：判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；当距离不小于第一阈值时，通过导航来引导可移动设备向目标设备移动；以及当距离小于第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别目标设备的位置。
在本申请中，通过远距离时采用导航来引导可移动设备向目标设备移动，而在近距离时进行基于主成分分析的激光精确识别，能够快速、准确定位目标设备的位置，尤其是，不仅在远距离时能够快速定位，而且在近距离时能够提高定位精度。在本申请中，通过利用主成分分析进行激光精确识别，与采用最小二乘法等的现有技术相比，能够进一步提高定位精度。
附图说明
图1是示出本发明所涉及的自主充电系统的结构示意图；
图2是示出本实施方式所涉及的定位控制方法的示例的流程图；
图3是示意性地示出精确识别法的具体实施例的流程图；
图4示意性地示出分割步骤S21的具体实施例的流程图；
图5是示意性地示出主成分分析步骤S22的具体实施例的流程图；
图6是示意性地示出S221步骤的具体实施例的流程图；
图7是示出本发明的主成分分析法和作为比较例的最小二乘法的区别的示意图；
图8是示意性地示出S222步骤的具体实施例的流程图；
图9是示意性地示出S223步骤和S224步骤的具体实施例的流程图；
图10是示意性地示出S2232步骤的具体实施例的流程图；
图11是示意性地示出S223步骤和S224步骤的另一具体实施例的流程图；
图12是示意性地示出精确识别法的另一具体实施例的流程图；
图13是示出本实施方式所涉及的自主充电控制方法的一个示例的流程图；
图14是示意性地示出对接处理步骤S60的具体实施例的流程图；
图15是示意性地示出本发明的实施方式所涉及的自主充电控制装置40的功能模块示意图；
图16是示意性地示出本发明的实施方式所涉及的定位控制装置50的功能模块示意图；
图17是示意性地示出近距离精确识别部42的具体实施例的功能模块图；
图18是示意性地示出主成分分析部422的具体实施例的功能模块图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性的实施方式或实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性的实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式或实施例所限制。相反，提供这些实施方式或实施例是为了能够更清楚地理解本发明。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是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，以便这里描述的本申请的实施方式或实施例能够以除了图示或描述的以外的顺序实施。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，不限于清楚地列出的步骤或单元，而是可以包括没有清楚地列出的其它步骤或单元。
图1是示出本发明所涉及的自主充电系统的结构示意图。
如图1所示，自主充电系统100包括：用电设备10、充电装置20、激光雷达30、自主充电控制装置40。
在这里，用电设备10是使用电力运行的可移动设备。例如，可以是机器人、扫地机、电动汽车、玩具汽车等。
充电装置20是能够对用电设备10进行充电的装置。例如，可以是充电桩等常用的充电装置。在这里，充电装置20既可以是固定的，也可以是移动的。
激光雷达30是利用激光测量与目标物体之间的距离的仪器。激光雷达30包括发射激光的激光发射部和接收激光的激光接收部。在这里，激光雷达30安装在用电设备10上，向充电装置20发射激光，测量用电设备10到充电装置20的距离。激光雷达30在用电设备10上的安装位置并没有特别限制。
自主充电控制装置40能够基于激光点的位置信息，对用电设备10进行控制，使其移动到与充电装置20对接的位置，进行充电。另外，自主充电控制装置40也可以经由用电设备10、或者直接地控制充电装置20的充电。自主充电控制装置40可以如图1所示那样安装在用电设备10上，也可以与用电设备10物理上分开设置。
自主充电控制装置40包括定位控制装置。定位控制装置基于所测量的激光点的位置信息，对充电装置20的相对于用电设备10的位置进行定位，并引导用电设备10向充电装置20移动。
<第一实施方式>
以下，参照附图，作为第一实施方式，对在自主充电控制装置40中执行的自主充电控制方法进行具体说明。
首先，对在自主充电控制装置40所包含的定位控制装置中执行的定位控制方法进行具体说明。
虽然，以上说明了定位控制装置被包含在自主充电控制装置40，然而，本申请的定位控制装置及其方法可以独立应用于除了自主充电之外的其他应用场景中。只要定位控制装置对目标设备相对于可移动设备的位置进行定位，并引导可移动设备向目标设备移动的场景即可。以下，为了便于理解定位控制方法的流程，仍然以目标设备为充电装置20，可移动设备为用电设备10的自主充电场景为例进行说明。
图2示出本实施方式所涉及的定位控制方法的示例的流程图。
在S10步骤中，计算用电设备10和充电装置20之间的距离，判断该距离是否小于第一阈值。当该距离小于第一阈值时，进入S20步骤，精确识别。当该距离大于或等于第一阈值时，进入S30步骤，进行基于导航的移动。
第一阈值可以根据激光雷达30的测量范围、测量精度等来确定。优选的是1.5m。
在S20步骤中，基于主成分分析法的激光精确识别法，精确识别充电装置20的位置。
在S30步骤中，基于导航识别充电装置20的位置，并引导用电设备10向充电装置20移动。
在S30步骤中，导航的方式没有特别限定，可以采用以后的导航方式。
例如，可以采用SLAM(simultaneous localization and mapping，同步定位与建图)导航方式，SLAM是指在未知的环境中，用电设备10通过自身所携带的内部传感器(编码器、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的方式。优选的是，采用激光SLAM导航，此时，由于在远距离和近距离都采用激光，能够与激光雷达30等共用激光的发射和接收部件，能够简化结构。
在每次执行S30步骤之后，随着用电设备10的移动，反复进行S10步骤的判断，直到进入S20步骤。
根据本发明的第一实施方式，由于在远距离区域采用导航、在近距离区域采用精确识别，从而能够兼顾速度和精度，能够迅速、准确地识别充电装置。
以下，对S20步骤的精确识别法进行具体说明。图3是示意性地示出精确识别法的具体实施例的流程图。精确识别法基于激光点的位置信息，通过主成分分析判断激光点的位置和目标设备的形状之间的匹配关系，定位充电装置20相对于用电设备10的位置。
具体来说，如图3所示，首先，在S21步骤中，对所有的激光点进行分割，获得激光点的点集。在这里，S21步骤也称为分割步骤。
在这里，激光点是从安装在用电设备10上的激光雷达30向充电装置20发射激光形成的扫描位置点。
在S21步骤之前，还可以具有数据获取步骤，在该数据获取步骤中获取由安装在用电设备10上的激光雷达30向充电装置20发射激光来形成的激光点的位置信息。
图4是示意性地示出分割步骤S21的具体实施例的流程图。
如图4所示，在S211步骤中，计算激光点在用电设备10的坐标系中的坐标。其中，用电设备10的坐标系是以用电设备10的当前位置为原点，以用电设备10的当前移动方向为x轴，以垂直x轴的方向为y轴的坐标系。
在S212步骤中，判断任一激光点与相邻激光点之间的距离是否小于第二阈值，若是，则进入S213步骤。第二阈值用于筛选相邻激光点之间的距离较近的激光点，这样的激光点属于同一个点集的可能性较高。
在这里，第二阈值可以确定为根据激光点到激光雷达30的距离来变化的值。这是由于，从激光雷达30射出的相邻激光束之间的角度是恒定的，当激光雷达30随着用电设备10的移动而靠近充电装置20时，投影在充电装置20的表面上的相邻激光点之间的距离也会变短，用于识别这样的相邻激光点的第二阈值也需要设定得更短。
在S213步骤中，判断该任一激光点和相邻激光点属于同一点集。
若在S212步骤中判断为该距离大于或等于第二阈值，则进入S214步骤。
在S214步骤中，判断任一激光点与相邻激光点之间的距离是否大于第三阈值，若是，则进入S216步骤。第三阈值用于筛选相邻激光点之间的距离较远的激光点，这样的激光点属于不同点集的可能性较高。在这里，第三阈值大于第二阈值。在这里，第三阈值也可以与第二阈值同样地确定为根据激光点到激光雷达30的距离来变化的值。
在S216步骤中，判断任一激光点和相邻激光点属于不同的点集。
若在S214步骤中，判断为该距离小于或等于第三阈值，则进入S215步骤。
在S215步骤中，将该激光点从点集中排除。这是由于，相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值的激光点，是噪声的可能性比较大，因此，从激光点集中排除掉。
具体来说，假设激光点Pointi属于点集Segmentj，Pointi与相邻的激光点Pointi+1之间的距离为Disi。如果Disi<第二阈值，则判断为Pointi+1属于Segmentj。如果Disi>第三阈值，则认为Pointi+1属于新的点集Segmentj+1。如果第二阈值≤Disi≤第三阈值，则认为Pointi+1为噪声，将该激光点Pointi+1排除。
对每个激光点，执行上述S211、S212、214步骤的处理，判断该激光点所属的点集，直到对所有激光点完成点集分割。
另外，在分割点集时，上面虽然对第三阈值大于第二阈值的情况为例进行了说明，但是第三阈值也可以与第二阈值相同，即，可以使用一个阈值来区分是属于同一个点集还是不同的点集。即，可以没有上述S215步骤，而以一个阈值将上述S212步骤和S214步骤作为一个步骤来判断。
如上所述，通过上述方式进行激光点的分割，用分割后的点集来表示激光雷达扫描充电装置形成的点集，由此能够识别出更接近充电装置在激光雷达扫描平面内的投影形状的点集，有利于正确识别充电装置的位置。
返回图3，在S22步骤中，对每个点集进行主成分分析，确定各点集的激光点与充电装置20的最佳匹配位置，再将与充电装置20最匹配的点集的最佳匹配位置确定为充电装置20的位置。在这里，S22步骤也称为主成分分析步骤。
图5是示意性地示出主成分分析步骤S22的具体实施例的流程图。
在S221步骤中，针对在上述S21步骤中分割而成的每个点集，进行主成分分析(PCA)，确定主成分方向。
图6是示意性地示出主成分方向确定步骤S221的具体实施例的流程图。
在S2211步骤中，对该点集中的每个激光点的坐标进行中心化。
具体来说，求出该点集中的激光点的坐标平均值
Figure BDA0003102259150000121
从每个激光点的坐标(xi，yi)中分别减去坐标平均值。
Figure BDA0003102259150000122
在S2212步骤中，根据中心化后的激光点的坐标(xi，yi)来求出协方差矩阵。
具体来说，将中心化后的各激光点的(xi，yi)坐标作为一列来组成一个矩阵P，通过将该矩阵P和该矩阵的转置PT相乘获得协方差矩阵C。假设点集包含n个激光点，则可以得到一个2*n的矩阵P，矩阵P的每一列都是一个激光点的(xi，yi)坐标。
在这里，可以如下示出：
Figure BDA0003102259150000123
Figure BDA0003102259150000124
在S2213步骤中，针对协方差矩阵C，求出特征根。在这里，在S2213步骤中，针对协方差矩阵C，还可以同时求出特征向量。
由于该协方差矩阵C是二维矩阵，对该协方差矩阵C进行特征分解，可以得到两个特征根和对应的特征向量。
在S2214步骤中，将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向。
在这里，较大的特征根对应的特征向量的方向是激光点的点集的协方差最大的方向，即该点集的主成分方向。
图7是示出本发明的主成分分析法和作为比较例的最小二乘法的区别的示意图。
如图7所示，离散的点为激光雷达30扫描充电装置20得到的激光点，即，表示激光点的点集。深色的直线为通过主成分分析得到的直线，即，主成分方向。浅色的直线为通过最小二乘法得到的直线。
从图7中可以看出，深色的直线与表示充电装置20的点集形状的两侧的线段几乎平行，而浅色的直线与表示充电装置20的点集形状的两侧的线段有明显的夹角。
由此可知，通过主成分分析，能够更加准确地判断充电装置20在用电设备10的坐标系上的方向。
接下来，返回图5，在S222步骤中，旋转点集的方向，使得该点集的主成分方向与充电装置20的特征模板的方向一致。
在这里，特征模板表示充电装置20的标准的形状。特征模板包括对充电装置20在激光雷达扫描平面上的投影进行采样得到离散的采样点。具体来说，特征模板示出充电装置20上的面向用电设备10的表面在激光雷达扫描平面上的投影。特征模板表示当激光雷达30扫描到充电装置20时，在没有任何测量误差的情况下得到的扫描点。
具体来说，可以根据旋转角度和旋转矩阵旋转该点集，使得点集的主成分方向与用电设备10的坐标系的y轴平行。这是由于，在用电设备10的坐标系中，x轴表示用电设备10的当前移动方向，y轴表示垂直于x轴的方向。并且，特征模板示出充电装置20上的面向用电设备10的表面在激光雷达扫描平面上的投影，该充电装置20上的面向用电设备10的表面垂直于用电设备10的移动方向。因此，特征模板的方向为y轴方向。
图8是示意性地示出点集旋转步骤S222的具体实施例的流程图。
在S2221步骤中，根据在S2213步骤中求出的特征向量，计算旋转角度和旋转矩阵。
在S2222步骤中，根据旋转角度和旋转矩阵，旋转该点集的方向。
这是由于，在实际的充电过程中，用电设备10往往不是正对充电装置20移动，而是成一定的夹角，因此，通过旋转来使激光点集的主成分方向平行于用电设备10的坐标系的y轴。
与此相对，激光点的点集是实际测量得到的激光点的集合。
如图7所示，当激光雷达30发射的激光扫描到充电装置20时，在激光雷达30的扫描平面内形成投影，该投影形状的中间是V形、两侧是位于同一直线上的两条线段。
因此，特征模板和点集的形状也是中间是V形、两侧是位于同一直线上的两条线段。
在这里，可以将V形区域称为标识图形区域。根据充电装置20的形状，标识图形区域也可以具有不同的可识别性的形状。
在S222步骤中旋转点集的方向之后，旋转后的点集的V形区域与特征模板的V形区域大致匹配。
如上所述，通过求出点集的主成分方向、并将其旋转至与特征模板的方向一致，能够在用电设备10的移动过程中排除因为点集的主成分方向与坐标轴方向不平行而造成的识别误差，使得识别的结果更加精确。
返回图5，在S223步骤中，根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置。
当特征模板和点集均具有V形的标识图形区域时，在S223步骤中，可以识别特征模板和点集中的V形区域，当特征模板和点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将点集的位置确定为最佳匹配位置。
接着，在S224步骤中，根据各点集的最佳匹配位置来确定充电装置的位置。
具体来说，针对所有的点集，确定与特征模板的最佳匹配位置，将与特征模板的匹配程度最佳的点集的最佳匹配位置确定为充电装置在用电设备的坐标系上的位置。
图9是示意性地示出S223步骤和S224步骤的具体实施例的流程图。
具体来说，S223步骤可以包括S2231～S2232步骤，S224步骤可以包括S2241～S2243步骤
如图9所示，在S2231步骤中，计算该点集与特征模板之间的均方误差MSE。
具体来说，特征模板的标准V形区域的顶点的初始位置(X0，Y0)与点集的V形区域中的x坐标最大的点重合。对于点集中的V形区域的每一个激光点，可以求出与该激光点的x坐标对应的特征模板的标准V形区域的y坐标Yi，因此，均方误差MSE可以利用点集的激光点的纵坐标yi和特征模板中的对应的采样点纵坐标Yi来求出，具体可以用如下公式进行计算。
Figure BDA0003102259150000151
其中，yi为点集的各激光点的纵坐标，Yi为特征模板的对应的采样点的纵坐标，n是与特征模板的V形区域的其中一条边相对应的激光点的个数，即激光点的纵坐标yi大于等于Y0的激光点的个数，m是与特征模板的V形区域的另一条边相对应的激光点的个数，即激光点的纵坐标yi小于Y0的激光点的个数。在这里，特征模板中的对应的采样点是指，横坐标与该激光点的横坐标相同的采样点。
由于标准V形的两条边斜率是固定的，只要确定了V形顶点坐标就可以确定V形两条边的函数表达式，因此，Yi可以写成关于(X0，Y0)的函数f(X0，Y0)的形式。因此，可以根据特征模板的标识图形区域的顶点的坐标以及点集中的激光点的纵坐标，求出均方误差。即，可以通过以下公式求出均方误差MSE。
Figure BDA0003102259150000152
在S2232步骤中，根据均方误差MSE，确定点集与特征模板的最佳匹配位置。
图10是示意性地示出S2232步骤的具体实施例的流程图。
在第一步骤中，确定均方误差的最小值。在这里，可以采用梯度下降法计算均方误差的最小值。
例如，可以通过如下方式来求出均方误差的最小值：
(1)求出均方误差关于X0，Y0的偏导。由于固定X0或Y0，另一个变量发生变化时，最佳匹配的点只有一个，所以导数为0的点只有一个，所以这是一个凸优化问题。
(2)每次固定X0或Y0，求另一个变量导数为0的值，这样可以不断逼近均方误差的最小值。如果求出的X0，Y0的值与上一步迭代得出的X0，Y0的值相差不超过阈值，则停止迭代。该阈值表示最小值已收敛，优选的是0.005m。
另外，除了上述的梯度下降法以外，也可以利用其他求解最小值的方法来求出均方误差的最小值。
在第二步骤中，当均方误差为最小时，判断为特征模板和点集中的标识图形区域、即V形区域之间的匹配关系最优。
在第三步骤中，当所述特征模板和所述点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优时，将点集的位置确定为最佳匹配位置。
如图9所示，在S2241步骤中，判断是否对所有点集完成上述的S2231～S2232步骤的处理。
换言之，判断是否已针对每个点集Segment均进行了S2231～S2232步骤的处理，均计算出了均方误差的最小值Emin。
若S2241步骤中判断为“是”，则执行后续的S2242步骤，若还有点集未执行上述的S2231～S2232步骤(S2241步骤中判断为“否”)，则返回S2231步骤，对该点集执行上述的S2231～S2232步骤。
在S2242步骤中，根据针对所有点集的均方误差的最小值的计算结果，确定均方误差最小的点集。
具体来说，通过比较各点集的均方误差的最小值Emin的大小，将所有点集中均方误差的最小值Emin最小的点集确定为均方误差最小的点集Segmentbest。此时，可以将所有点集的均方误差的最小值Emin的最小值设为Emin min。
在S2243步骤中，将均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为充电装置20的位置。
换言之，可以将均方误差的最小值为Emin min的点集Segmentbest的最佳匹配位置，确定为在用电设备10的坐标系上的充电装置20的位置。
如上所述，通过均方误差的最小值来判断点集和特征模板的匹配关系，尤其是关注于V形等的标识图形区域的匹配关系，由此确定充电装置20的位置，这样的算法运算速度快、并且准确度高。
图11是示意性地示出S223步骤和S224步骤的另一具体实施例的流程图。
在这里，如图11所示，可以在S2242步骤之后，除了S2243步骤之外，还具有S2244、S2245步骤。
在S2244步骤中，判断均方误差最小的点集Segmentbest的均方误差的最小值Emin min是否小于第四阈值。若是，则进入S2243步骤将该点集的最佳匹配位置确定为所述充电装置的位置，若不是，则进入S2245步骤。
在S2245步骤中，判断为没有识别到充电装置20。在S2245步骤之后，可以重新开始充电装置20的识别。
如上所述，通过Emin min大于或等于第四阈值时，重新搜寻充电装置20，能够确保识别的准确性。
另外，作为一个可选的实施例，如图12所示，在如图3所示的分割步骤S21和主成分分析步骤S22之间，还可以包括粗筛步骤S23。
在粗筛步骤S23中，计算每个点集中的第一个激光点和最后一个激光点之间的距离，如果该距离与充电装置20在激光扫描方向上的长度之差大于第五阈值，则将该点集排除。
例如，计算点集Segmentj中第一个点Pointstart和最后一个点Pointend的距离Lj。此时，充电装置20在激光扫描方向上的长度为Lcharger，若|Lj-Lcharger|>第五阈值，说明Segmentj的长度与充电装置的长度相差过大，很可能不是表示充电装置的点集，从而将该点集Segmentj排除，不再对该点集进行后续的S22步骤的处理。
换言之，在进行S22步骤的主成分分析之前，先对S21步骤中分割的点集进行粗筛，筛选掉不表示充电装置的可能性大的点集，从而能够减少主成分分析的计算量，加快识别速度。
在这里，该第五阈值可以根据充电装置20在激光扫描方向上的长度等来适当地设置。
在S22步骤之后，还可以具有以下步骤：根据识别出的充电装置的位置，控制用电设备向充电装置移动。
接下来，对自主充电控制方法中的除了定位控制方法以外的步骤进行说明。图13是示出自主充电控制装置40中执行的自主充电控制方法的一个示例的流程图。如图13所示，在如图2所示的S20步骤之后，具体来说，在如图3或图12所示的主成分分析步骤S22之后，还可以包括：S40～S70步骤。
在S40步骤中，根据充电装置20在用电设备10的坐标系上的方向和位置，使用电设备10向充电装置20移动。
具体来说，根据充电装置20在用电设备10的坐标系上的方向和位置，计算用电设备10的线速度和角速度。并且，根据用电设备10的线速度和角速度，控制用电设备10的移动。
在S50步骤中，判断用电设备10是否到达对接位置。
该对接位置是用电设备10和充电设备20能够进行对接，从而可以进行充电的位置。这样的对接位置可以具有一定范围，即，可以将离充电装置20位于预定距离内的范围设为对接位置。在S50步骤中，若判断为已到达对接位置，则进入S60步骤。
在S60步骤中，控制用电设备10执行对接处理。
图14是示意性地示出对接处理步骤S60的具体实施例的流程图。
如图14所示，在S61步骤中，在进入对接过程，则保持用电设备10的线速度不变，通过例如PID算法计算出角速度。
在S62步骤中，根据线速度和角速度，控制用电设备10与充电装置20执行对接。例如，将用电设备10的线速度和角速度转化为用电设备10的电机控制速度发送给电机，由此控制用电设备10与充电装置20执行对接。
在执行对接之后，用电设备10与充电装置20可以处于通过无线、或有线连接而能够从充电装置20向用电设备10提供电力的状态。
若在S50步骤中，判断为还未进入对接位置，则继续进行S40的处理，移动用电设备10，使得用电设备10靠近充电装置20。
接下来，在S70步骤中，控制充电装置20对用电设备10执行充电。
如上所述，本申请的自主充电控制方法在通过精确识别法识别到充电装置20在用电设备10的坐标系上的位置和方向之后，引导用电设备10向充电装置20移动，与充电装置20对接，并执行充电，由此能够使得用电设备10能够可靠、迅速地与充电装置20实现对接，尽快进行充电。
<第二实施方式>
以下，作为第二实施方式，对自主充电控制装置40进行详细说明。
自主充电控制装置40可以具有处理器和存储器。自主充电控制装置40包括定位控制装置50，定位控制装置50也同样可以具有处理器和存储器。在这里，定位控制装置50所具有的处理器和存储器可以与自主充电控制装置40所具有的处理器和存储器相同。自主充电控制装置40或定位控制装置50可以通过处理器执行存储在存储器中的自主充电控制程序和定位控制程序来实现控制，其中，自主充电控制程序可以包含定位控制程序。
其中，处理器可以包括CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)、GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)等。处理器可以包含多个处理器，或者包含多核处理器，分担控制装置所执行的部分处理，从而减轻单个处理器或单个处理单元的处理负荷。其中，多个处理器、或者多核处理器可以分别并行执行上述部分处理，从而能够提高运算速度。
存储器例如包括存储有程序和各种数据的ROM(Read Only Memory，只读存储器)、以及作为CPU的工作区域而使用的RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)。
自主充电控制装置40也可以包括FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit，专用集成芯片)等硬件。可以由FPGA、ASIC等来实现自主充电控制装置40所执行的部分或全部的处理。
图15是示意性地示出本发明的实施方式所涉及的自主充电控制装置40的功能模块示意图。
如图15所示，自主充电控制装置40包括：定位控制装置50、到达对接位置判断部、对接部、充电部。到达对接位置判断部用于执行S50步骤的处理，对接部用于执行S60步骤的处理，充电部用于执行S70步骤的处理。
图16是示出本发明的实施方式所涉及的定位控制装置50的功能模块示意图。
如图16所示，定位控制装置50包括：距离判定部41、近距离精确识别部42、远距离导航部43。
距离判定部41计算用电设备10和充电装置20之间的距离，判断该距离是否小于第一阈值。当该距离小于第一阈值时，近距离精确识别部42进行精确识别。当该距离大于或等于第一阈值时，远距离导航部43进行基于导航的移动。即，距离判定部41用于执行S10步骤的处理，近距离精确识别部42用于执行S20步骤的处理，远距离导航部43用于执行S30步骤的处理。
距离判定部41、近距离精确识别部42、远距离导航部43、到达对接位置判断部、对接部、充电部的细节可参考第一实施方式。
其中，对近距离精确识别部42进行进一步描述。图17是示意性地示出近距离精确识别部42的具体实施例的功能模块图。如图17所示，近距离精确识别部42包括：点集分割部421、主成分分析部422。点集分割部421用于执行上述的分割步骤S21。主成分分析部422用于执行上述的主成分分析步骤S22的处理。另外，近距离精确识别部42还可以包括：粗筛部，粗筛部用于执行上述的粗筛步骤S23。分割步骤S21、主成分分析步骤S22、粗筛步骤S23的细节可参考第一实施方式。
其中，对点集分割部421进行进一步描述。点集分割部421包括：坐标计算部、同一点集判断部、不同点集判断部，该坐标计算部用于执行图4中的S211步骤，同一点集判断部用于执行S212～S213步骤、不同点集判断部用于执行S214～S216步骤。换言之，坐标计算部，计算激光点在所述可移动设备的坐标系中的坐标；同一点集判断部，若任一激光点与相邻激光点之间的距离小于第二阈值，则认为所述任一激光点和所述相邻激光点属于同一点集；不同点集判断部，若任一激光点与相邻激光点之间的距离大于第三阈值，则认为所述任一激光点和所述相邻激光点属于不同的点集，所述第三阈值大于所述第二阈值，其中，所述可移动设备的坐标系是以所述可移动设备的当前位置为原点，以所述可移动设备的当前移动方向为x轴，以垂直x轴的方向为y轴的坐标系。点集分割部421在任一激光点与相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值时，将该激光点从点集中排除。
其中，对主成分分析部422进行进一步描述。图18是示意性地示出主成分分析部422的具体实施例的功能模块图。如图18所示，主成分分析部422包括：主成分方向确定部4221、方向旋转部4222、最佳匹配位置确定部4223、充电装置位置确定部4224。其中，主成分方向确定部4221用于执行如图5所示的S221步骤的处理，方向旋转部4222用于执行S222步骤的处理，最佳匹配位置确定部4223用于执行S223步骤的处理，充电装置位置确定部4224用于执行S224步骤的处理。
换言之，主成分方向确定部，针对每个点集，进行主成分分析，确定主成分方向；方向旋转部，旋转点集使得主成分方向与目标设备的特征模板的方向一致，该特征模板表示所述目标设备的标准的形状；最佳匹配位置确定部，根据点集与特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定点集与特征模板的最佳匹配位置；以及目标设备位置确定部，根据各点集与特征模板的最佳匹配位置来确定所述目标设备的位置。其中，最佳匹配位置确定部包括：V形区域匹配部，该V形区域匹配部被配置为识别特征模板和点集中的V形区域，当特征模板和点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将点集的位置确定为最佳匹配位置。
其中，对主成分方向确定部4221进行进一步描述。主成分方向确定部4221可以包括：中心化部、协方差矩阵计算部、特征根计算部、方向确定部。中心化部用于执行S2211步骤的处理，协方差矩阵计算部用于执行S2212步骤的处理，特征根计算部用于执行S2213步骤的处理，方向确定部用于执行S2214步骤的处理。S2211～S2214步骤的细节可参考第一实施方式。换言之，主成分方向确定部包括：中心化部，对点集中的激光点的坐标进行中心化；协方差矩阵计算部，根据中心化后的激光点的坐标来求出协方差矩阵；特征根计算部，针对所述协方差矩阵，求出特征根；方向确定部，将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向。主成分方向确定部4221还可以包括：特征向量计算部，针对所述协方差矩阵，求出特征向量。其中，中心化部可以进一步包括求出所述点集中的激光点的坐标平均值，从每个所述激光点的坐标中分别减去坐标平均值的单元。协方差矩阵计算部可以进一步包括将中心化后的各激光点的x，y坐标作为一列来组成一个矩阵，通过将该矩阵和该矩阵的转置相乘获得协方差矩阵的单元。
其中，对方向旋转部进行进一步描述。方向旋转部可以包括旋转角度计算部和旋转执行部，旋转角度计算部用于执行S2221步骤的处理，旋转执行部用于执行S2222步骤的处理。旋转角度计算部根据所述特征向量求出旋转角度和旋转矩阵；旋转执行部根据旋转角度和旋转矩阵旋转所述点集，使得所述点集的主成分方向与所述可移动设备的坐标系的y轴平行。
若对最佳匹配位置确定部和目标设备位置确定部进行进一步描述，则最佳匹配位置确定部根据点集与特征模板之间的均方误差，确定点集与特征模板的最佳匹配位置，目标设备位置确定部将均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为目标设备的位置。更加具体来说，最佳匹配位置确定部包括均方误差计算单元，根据点集中的激光点的纵坐标和特征模板的对应采样点的纵坐标，求出均方误差；最小值计算单元，利用梯度下降法求出均方误差的最小值；以及匹配位置确定单元，当均方误差最小时，判断为特征模板和点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优，并将点集的位置确定为最佳匹配位置。
如上所述，在第二实施方式中，可以通过对应的功能模块执行第一实施方式的任一个步骤或者任意几个步骤所进行的处理。
在第二实施方式中，也能够获得与第一实施方式相同的效果。
在上述的实施方式中，虽然以目标设备为充电装置、可移动设备为机器人等的情况为例、即以自主充电场景为例说明了定位控制方法和装置，但是本发明的定位控制方法和装置不限于自主充电场景，也可以应用于其他需要定位可移动设备和目标设备之间的位置关系并控制可移动设备的移动的场景。例如，将加油站的加油机作为目标设备、将自动驾驶汽车作为可移动设备的自主加油场景；或者，例如，将机械或电子加工设备作为目标设备，将搬运工件的机器人或运输车作为可移动设备的自主加工场景。此外，目标设备既可以是如前所述那样具有对可移动设备进行处理或交互的功能的设备，也可以是不具有对可移动设备进行处理或交互的特定功能的设备，或者也可以是单纯的目标物体，只要目标物体具有可移动设备能够识别的形状，应用于可移动设备需要向目标设备移动的场景即可。例如，自动驾驶车辆向特定建筑物移动等场景。
以上，虽然结合附图描述了本发明的实施方式和具体实施例，但是本领域技术人员可以在不脱落本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变形，这样的修改和变形均落入由所述权利要求所限定的范围之内。

Claims (29)

1.一种定位控制装置，包括：
距离判定部，判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；
远距离导航部，当所述距离不小于第一阈值时，所述远距离导航部基于导航来引导所述可移动设备向所述目标设备移动；以及
近距离精确识别部，当所述距离小于所述第一阈值时，所述近距离精确识别部通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别所述目标设备的位置。
2.如权利要求1所述的定位控制装置，其中，
所述近距离精确识别部基于由安装在所述可移动设备上的激光雷达向所述目标设备发射激光来形成的激光点的位置信息，通过主成分分析判断所述激光点的位置和所述目标设备的形状之间的匹配关系，从而定位所述目标设备相对于所述可移动设备的位置。
3.如权利要求2所述的定位控制装置，其中，
所述近距离精确识别部包括：
点集分割部，将所获取的所有激光点分割为由多个激光点构成的点集；以及
主成分分析部，对每个所述点集进行主成分分析，确定各点集的激光点与所述目标设备的最佳匹配位置，再将与所述目标设备最匹配的点集的最佳匹配位置确定为所述目标设备的位置。
4.如权利要求3所述的定位控制装置，其中，
所述点集分割部在任一激光点与相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值时，将所述激光点从点集中排除。
5.如权利要求3所述的定位控制装置，其中，
所述主成分分析部包括：
主成分方向确定部，针对每个点集，进行主成分分析，确定主成分方向；
方向旋转部，旋转所述点集使得主成分方向与所述目标设备的特征模板的方向一致，所述特征模板表示所述目标设备的标准的形状；
最佳匹配位置确定部，根据所述点集与所述特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置；以及
目标设备位置确定部，根据各点集与所述特征模板的最佳匹配位置来确定所述目标设备的位置。
6.如权利要求5所述的定位控制装置，其中，
所述主成分方向确定部包括：
方向确定部，将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向，所述协方差矩阵是根据所述点集中的激光点的坐标来求出的，
所述方向旋转部包括：
旋转角度计算部，根据所述协方差矩阵的特征向量求出旋转角度和旋转矩阵；以及
旋转执行部，根据所述旋转角度和所述旋转矩阵旋转所述点集，使得所述点集的主成分方向与所述可移动设备当前的移动方向垂直。
7.如权利要求5所述的定位控制装置，其中，
所述特征模板和所述点集均具有标识图形区域，
所述标识图形区域为V形区域，
所述最佳匹配位置确定部包括：V形区域匹配部，
所述V形区域匹配部识别所述特征模板和所述点集中的V形区域，当所述特征模板和所述点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将所述点集的位置确定为最佳匹配位置。
8.如权利要求5所述的定位控制装置，其中，
所述最佳匹配位置确定部根据所述点集与所述特征模板之间的均方误差，确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置，
所述目标设备位置确定部将所述均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为所述目标设备的位置。
9.如权利要求8所述的定位控制装置，其中，
所述特征模板包括对所述目标设备在所述激光雷达的扫描平面上的投影进行采样得到离散的采样点，
所述最佳匹配位置确定部包括均方误差计算单元，
所述均方误差计算单元根据所述点集中的激光点的纵坐标和所述特征模板的对应采样点的纵坐标，求出所述均方误差。
10.如权利要求9所述的定位控制装置，其中，
所述最佳匹配位置确定部还包括：
最小值计算单元，利用梯度下降法求出所述均方误差的最小值；以及
匹配位置确定单元，当所述均方误差最小时，判断为所述特征模板和所述点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优，并将所述点集的位置确定为最佳匹配位置。
11.如权利要求3所述的定位控制装置，其中，
所述近距离精确识别部，还包括：
粗筛部，计算所述点集中的第一个激光点和最后一个激光点之间的距离，如果该距离与所述目标设备在激光扫描方向上的长度之差大于第五阈值，则将所述点集排除。
12.一种自主充电控制装置，包括：
如权利要求1至11中的任一项所述的定位控制装置，
其中，所述可移动设备为可移动的用电设备，
所述目标设备为充电装置。
13.如权利要求12所述的自主充电控制装置，其中，
所述可移动的用电设备为机器人。
14.一种自主充电系统，包括：
可移动的用电设备；
充电装置；
激光雷达，安装在所述用电设备上；以及
如权利要求12或13所述的自主充电控制装置。
15.一种定位控制装置，包括：
存储器：以及
处理器，执行存储在所述存储器中的程序，使得计算机执行以下处理：
判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；
当所述距离不小于第一阈值时，通过导航来引导所述可移动设备向目标设备移动；以及
当所述距离小于所述第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别所述目标设备的位置。
16.一种定位控制方法，包括：
判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；
当所述距离不小于第一阈值时，通过导航来引导所述可移动设备向目标设备移动；以及
当所述距离小于所述第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别所述目标设备的位置。
17.如权利要求16所述的定位控制方法，还包括：
基于由安装在所述可移动设备上的激光雷达向所述目标设备发射激光来形成的激光点的位置信息，通过主成分分析判断所述激光点的位置和所述目标设备的形状之间的匹配关系，从而定位所述目标设备相对于所述可移动设备的位置。
18.如权利要求17所述的定位控制方法，其中，
所述激光精确识别法包括：
分割步骤，将所获取的所有激光点分割为由多个激光点构成的点集；以及
主成分分析步骤，对每个所述点集进行主成分分析，确定各点集的激光点与所述目标设备的最佳匹配位置，再将与所述目标设备最匹配的点集的最佳匹配位置确定为所述目标设备的位置。
19.如权利要求18所述的定位控制方法，其中，
所述分割步骤包括：
任一激光点与相邻激光点之间的距离大于等于第二阈值且小于等于第三阈值时，将所述激光点从点集中排除。
20.如权利要求18所述的定位控制方法，其中，
所述主成分分析步骤包括：
针对每个点集，进行主成分分析，确定主成分方向；
旋转所述点集使得主成分方向与所述目标设备的特征模板的方向一致，所述特征模板表示所述目标设备的标准的形状；
根据所述点集与所述特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置；以及
根据各点集与所述特征模板的最佳匹配位置来确定所述目标设备的位置。
21.如权利要求20所述的定位控制方法，其中，
针对每个激光点集，进行主成分分析，确定主成分方向包括：
将根据协方差矩阵求出的两个特征根之中较大的特征根所对应的特征向量方向确定为主成分方向，所述协方差矩阵是根据所述点集中的激光点的坐标来求出的，
旋转点集使得主成分方向与所述目标设备的特征模板的方向一致包括：
根据所述协方差矩阵的特征向量来求出旋转角度和旋转矩阵；以及
根据所述旋转角度和所述旋转矩阵旋转所述点集，使得所述点集的主成分方向与所述可移动设备的当前的移动方向垂直。
22.如权利要求20所述的定位控制方法，其中，
所述特征模板和所述点集均具有标识图形区域，
所述标识图形区域为V形区域，
根据所述点集与所述特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定所述点集与特征模板的最佳匹配位置包括：
识别所述特征模板和所述点集中的V形区域，当所述特征模板和所述点集中的V形区域之间的匹配关系最优时，将所述点集的位置确定为最佳匹配位置。
23.如权利要求20所述的定位控制方法，其中，
根据所述点集与所述特征模板的标识图形区域的匹配关系来确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置包括：
计算所述点集与所述特征模板之间的均方误差；
根据所述均方误差，确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置，
根据各点集与所述特征模板的最佳匹配位置来确定所述目标设备的位置包括：
针对所有点集，确定所述均方误差最小的点集；
将所述均方误差最小的点集的最佳匹配位置确定为所述目标设备的位置。
24.如权利要求23所述的定位控制方法，其中，
所述特征模板包括对所述目标设备在所述激光雷达的扫描平面上的投影进行采样得到离散的采样点，
计算所述点集与所述特征模板之间的均方误差包括：
根据所述点集中的激光点的纵坐标和所述特征模板的对应采样点的纵坐标，求出所述均方误差。
25.如权利要求24所述的定位控制方法，其中，
根据所述均方误差，确定所述点集与所述特征模板的最佳匹配位置包括：
利用梯度下降法求出所述均方误差的最小值；以及
当所述均方误差最小时，判断为所述特征模板和所述点集中的标识图形区域之间的匹配关系最优，并将所述点集的位置确定为最佳匹配位置。
26.如权利要求18所述的定位控制方法，其中，
所述激光精确识别法在所述分割步骤之后、在所述主成分分析步骤之前，还包括：
粗筛步骤，计算所述点集中的第一个激光点和最后一个激光点之间的距离，如果该距离与所述目标设备在激光扫描方向上的长度之差大于第五阈值，则将所述点集排除。
27.一种自主充电控制方法，包括：
如权利要求1至10中的任一项所述的定位控制方法，
其中，所述可移动设备为可移动的用电设备，
所述目标设备为充电装置。
28.如权利要求27所述的自主充电控制方法，其中，
所述可移动的用电设备为机器人。
29.一种计算机可读存储介质，存储有定位控制程序，所述定位控制程序使得计算机执行如下处理：
判断可移动设备与目标设备之间的距离是否小于第一阈值；
当所述距离不小于第一阈值时，通过导航来引导所述可移动设备向目标设备移动；以及
当所述距离小于所述第一阈值时，通过基于主成分分析的激光精确识别法来识别所述目标设备的位置。
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