[发明专利]使用在环境中的代理的基于传感器的观察来估计在环境中的对象的姿势并且估计该姿势的不确定性度量

说明书

本发明提供了用于使用来自在环境中的多个代理(例如，移动机器人和/或固定传感器)的基于传感器的观察来估计在所述环境中的对象在目标时间的姿势并且估计所述姿势的不确定性度量方法、设备、系统和计算机可读介质。各种实施方式基于来自多个代理的观察组来生成多重图，其中，所述多重图包括参考坐标系节点、对象节点和连接所述节点的多个边。在一些实施方式中，为沿所述多重图的将所述参考坐标系节点连接至给定对象节点的边的多条简单路径中的每一条简单路径生成复合姿势和复合不确定性度量，并且基于所述复合姿势和所述复合不确定性度量来为与所述给定对象节点相关联的对象标识符生成姿势和不确定性度量。

背景技术

机器人可以被编程以执行各种任务，诸如，例如，自动或者半自动导航、操纵对象(例如，重新定位对象、改变对象、和/或选择对象并且将其移动到不同位置)、运输对象(但不一定操纵这些对象)、监控环境条件、起“车上视频会议”的作用等。各种机器人可以利用来自所述机器人的一个或者多个传感器的输入和/或机器人的环境的策展地图来执行各种机器人任务。例如，机器人可以利用一个或者多个相机、激光扫描仪、深度传感器和/或其它传感器来识别和避免在机器人的当前运动轨迹中检测到的障碍。同样，例如，机器人可以利用策展地图和/或其传感器输入来规划运动轨迹以完成任务。

然而，利用来自机器人的传感器的输入来检测对象和对这种检测起作用可能出现一个或者多个缺点。例如，许多传感器具有有限的“视野”并且可能无法检测到某些对象，诸如，不在传感器的视线范围内的对象。同样，例如，来自机器人的传感器的与对象有关的一些输入可能是“嘈杂的”，例如，由于其它对象“阻挡”了传感器的视线、对象离传感器较远等。而且，利用来自策展地图的输入可能遭受一个或者多个缺点。例如，地图可以被策展为处于某些对象没有被表示的粒度水平并且/或者地图可能是陈旧的而且无法反应出将新对象引入环境、从环境去除对象、和/或改变在环境中的对象的姿势。可能呈现出上述技术和/或其它技术的附加和/或替代缺点。

发明内容

本公开通常涉及使用来自在环境中的多个代理(例如，移动机器人和/或固定传感器)的基于传感器的观察来估计在所述环境中的对象在目标时间的姿势并且估计该姿势的不确定性度量。姿势和不确定性度量被估计的对象可以是非代理对象，诸如托盘、盒子、产品等，或者本身可以是代理(例如，移动机器人)。如本文所使用的，对象的“姿势”仅仅可以指对象的位置(例如，多维坐标)，或者可以指对象的位置和对象的定向(例如，在SE(3)配置空间中的姿势)两者。

来自代理的给定观察是基于来自代理的一个或者多个传感器的传感器数据来生成的。给定观察可以包括观察时间、代理的源标识符、观察对象的观察对象标识符、观察对象的被测对象姿势以及观察对象的观察不确定性度量。给定观察的观察不确定性度量可以是基于例如与用来生成与在被测对象姿势与被利用的传感器之间的距离相关联的被测对象姿势和/或不确定性的一个或者多个传感器相关联的不确定性。在一些实施方式中，可以提供观察不确定性度量作为被测对象姿势的概率分布(例如，协方差)。例如，可以提供被测对象姿势作为在SE(3)配置空间中的平均姿势，并且可以提供观察不确定性度量作为在平均姿势周围的六维切线空间内的相关联的高斯协方差度量。

各种类型的观察可以由各种代理生成。例如，可以利用来自安装在移动机器人代理上的传感器(例如，相机)的传感器数据来生成对象(非代理对象或者代理对象(例如，另一移动机器人))的“机器人到对象”观察。在这种示例中，观察对象标识符识别对象，源标识符识别移动机器人代理，并且被测对象姿势与移动机器人代理有关。作为另一示例，可以利用来自固定传感器(例如，在诸如世界坐标系等“参考坐标系”中具有已知姿势的固定相机)的传感器数据来生成对象的“参考坐标系到对象”观察。在这种示例中，观察对象标识符识别对象，源标识符识别固定传感器，并且被测对象姿势与参考坐标系有关。作为又一示例，可以利用来自安装在移动机器人代理上的传感器(例如，GPS)的传感器数据来生成移动机器人代理本身(例如，使自己本地化的机器人)的“参考帧到对象”观察。在这种示例中，观察对象标识符识别移动机器人代理，源标识符也识别移动机器人代理，并且被测对象姿势与参考坐标系有关。